深度学习笔记 - FCN模型与上采样（Upsampling）

最新推荐文章于 2025-03-21 16:26:02 发布
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本文介绍了FCN模型，它是2014年提出的全卷积网络，用于语义分割，通过卷积和上采样层替换传统CNN的全连接层。上采样是图像恢复分辨率的技术，包括反卷积和反池化等方法。反卷积通过数学和动态过程理解，而反池化分为反最大池化和反平均池化。

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目录

1. FCN模型

2. 上采样

2.1 双线性插值上采样（今天不做重点介绍）

2.2 反卷积上采样

（1）数学理解

（2）动态过程理解

2.3 反池化上采样

引言：在FCN、U-net等网络结构中，涉及到了上采样。上采样概念：上采样指的是任何可以让图像变成更高分辨率的技术。

发现了几个较好的教程帮助理解FCN和上采样：

（1）教程1：FCN详解与pytorch简单实现；反卷积的数学理解

（2）教程2：3种上采样方法（反卷积，上池化，线性插值）

1. FCN模型

CNN与FCN模型

                                                                                                                                                                                                    

FCN模型具体过程

                                                                                                                                                   

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