FCN(Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation) 学习

最新推荐文章于 2025-10-25 01:00:00 发布
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#FCN #object detection

FCN是全卷积神经网络，用于解决语义分割问题，将传统CNN的全连接层替换为卷积层，允许任意尺寸输入并保留空间信息。通过反卷积上采样恢复输入尺寸，实现像素级分类。尽管减少了参数数量，但FCN在细节恢复和空间一致性方面存在不足。

  FCN：全卷积神经网络，在神经网络中只有conv层（pooling act） 将fc层的功能用conv层替代，更好地实现语义分割。

    2016年发表在ieee上的大作。

fc层被替代有诸多好处，最直接的就是参数减少。

 

 

 输入AlexNet, 得到一个长为1000的输出向量, 表示输入图像属于每一类的概率, 其中在“tabby cat”这一类统计概率最高。

FCN对图像进行像素级的分类，从而解决了语义级别的图像分割（semantic segmentation）问题。与经典的CNN在卷积层之后使用全连接层得到固定长度的特征向量进行分类（全联接层＋softmax输出）不同，FCN可以接受任意尺寸的输入图像，采用反卷积层对最后一个卷积层的feature map进行上采样, 使它恢复到输入图像相同的尺寸，从而可以对每个像素都产生了一个预测, 同时保留了原始输入图像中的空间信息, 最后在上采样的特征图上进行逐像素分类。

最后逐个像素计算softmax分类的损失, 相当于每一个像素对应一个训练样本。

 

classification n

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论文阅读笔记：Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation
tangwei2014的专栏
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第七章：FCN——Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation
ADICDFHL的博客
07-14 670
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论文翻译： https://www.cnblogs.com/xuanxufeng/p/6249834.html 论文解读： https://zhuanlan.zhihu.com/p/32037333
Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation
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声明 本文仅为学习笔记，不做任何商用，在编写过程中参考甚至复制了其他博主的文章，如有冒犯可联系我进行删除，在此十分抱歉。 基于全卷积网络的语义分割 一、概述 论文地址 GitHub 代码地址 卷积神经网络（CNN）一直在驱动图像处理领域的进步，无论是整张图片的分类(ILSVRC),还是物体检测，关键点检测都在CNN的帮助下得到了非常大的发，但是图像语义分割不同于以上任务，这是个空间密集型（spatial dense prediction）的预测任务，这需要预测一幅图像中所有像素点的类别。 以往的用于语义分割
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03-17
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