全卷积神经网络

全卷积神经网络（Fully Convolutional Network，简称FCN）是一种在计算机视觉领域中广泛应用的深度学习模型，主要用于图像语义分割任务。

相比于传统的卷积神经网络（CNN）用于图像分类的任务，FCN能够输出与输入图像相同尺寸的密集预测，将每个像素点分类为不同的类别，从而实现对图像的像素级别的理解和分割。这种特性使得FCN在诸如自动驾驶、医学影像分析等领域中具有广泛的应用前景。

FCN主要由卷积层、池化层和上采样层构成。卷积层负责提取图像的特征，池化层用于降低特征的维度，上采样层则用于将特征图恢复到原始图像的尺寸。通过这种方式，FCN能够同时考虑图像的局部和全局信息，从而实现对图像的精确分割。

此外，FCN还采用了跳跃连接（skip connection）的结构，将不同层次的特征图进行融合，以提高分割的精度。这种结构使得FCN能够充分利用不同层次的特征信息，从而更好地捕捉图像中的细节和上下文信息。

总的来说，全卷积神经网络是一种强大的图像语义分割工具，具有广泛的应用前景和潜力。