FCN的学习及理解（作者写得很详细,收藏一波)

最新推荐文章于 2025-10-20 16:16:17 发布
转载 最新推荐文章于 2025-10-20 16:16:17 发布 · 449 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_36269513/article/details/80420363

本文详细介绍了卷积神经网络(CNN)中卷积层如何过渡到全连接层的过程。通过逐步解析，读者可以了解到这一转换背后的原理及其实现方式。文章适合初学者了解CNN的基本结构。

https://blog.youkuaiyun.com/qq_36269513/article/details/80420363
卷积层是如何到全连接层的
CNN 入门讲解：什么是全连接层（Fully Connected Layer）? - 蒋竺波的文章 - 知乎
https://zhuanlan.zhihu.com/p/33841176

从学术到工业：CV工程师的成长路径
优快云博客专家，系统架构师，有合作、疑惑请私信博主。
08-15 18万+
从学术到工业：CV工程师的成长路径​ ，人工智能，计算机视觉，大模型，AI，学术研究推动技术边界，工业实践验证商业价值。早期 CV 工程师多聚焦于算法理论创新，如 SIFT 特征提取（1999 年）、HOG+SVM 行人检测（2005 年）等经典方法的提出；而深度学习浪潮（2012 年 AlexNet 问世）后，产业对 CV 工程师的需求爆发，要求从业者兼具学术视野与工程落地能力。
【图像去噪】论文精读：Noise2Fast: Fast Self-Supervised Single Image Blind Denoising（N2F）
主要更新底层视觉（去噪、超分等）相关的科研内容，形式为【论文精读】+【论文复现】
04-01 490
论文题目：Noise2Fast: Fast Self-Supervised Single Image Blind Denoising —— Noise2Fast:快速自监督单幅图像盲去噪Nat Mach Intell（Nature Machine Intelligence, Nature子刊） 2022！文章又名A fast blind zero-shot denoiser。在过去的几年里，基于深度学习的方法在计算机视觉领域占据主导地位，图像去噪也不例外。
FCN网络实现（pytorch）
09-07
FCN网络实现（pytorch），需要torchvison的VGG预训练模型，输出经过nn.logsoftmax处理后，使用nn.NLLLoss()损失函数。
图像特征融合基础知识
weixin_43506858的博客
08-03 4317
在特征融合时看到的不错的博客，就是有没有开源的代码供使用 https://blog.youkuaiyun.com/xys430381_1/article/details/88370733
FCN（Fully Convolutional Network）：用于图像语义分割的全卷积网络
最新发布
彬彬侠的博客
10-20 1624
FCN（Fully Convolutional Network，全卷积网络）是计算机视觉领域用于语义分割的开创性神经网络架构，由Jonathan Long等人于2015年提出。它将传统CNN改造为全卷积形式，通过编码器-解码器结构实现像素级预测，支持任意尺寸输入。核心创新包括转置卷积上采样和跳跃连接，在PASCAL VOC等数据集上表现优异。虽然存在边界模糊等局限，但FCN奠定了现代分割模型的基础，其全卷积思想被U-Net、DeepLab等后续模型继承发展，广泛应用于自动驾驶、医疗影像等领域。
商汤再挖MSRA大将：R-FCN作者代季峰加盟任执行研究总监
量子位
10-02 558
郭一璞 发自 MSRA旁边量子位 报道 | 公众号 QbitAI代季峰，R-FCN物体检测算法和Deformable ConvNets的作者，已经离开了微软亚洲研究院（M...
图像特征融合
whutmengmeng的博客
04-10 6537
图像特征融合 根据图像表征层次的不同，图像融合可分为三个层次的融合：像素级融合、特征级融合和决策级融合。 图像融合的优点：1.图像增强，提高图像分辨率和清晰度；2.增强图像的相关特征；3.相互补充相关信息，去除噪声和冗余；4.提高目标检测的额识别能力；5.获得完整的三维重构数据。 ...
[深度学习从入门到女装]FCN
炼丹师
11-05 1576
论文：Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation 本文简单介绍一下FCN模型，并对caffe源码进行阅读 对于convolution: output = (input + 2 * padding  - ksize)  / stride + 1; 对于deconvolution: output = (input - 1) *...
[调参]CV炼丹技巧/经验
急流勇进
12-21 677
[调参]CV炼丹技巧/经验 转自：https://www.zhihu.com/question/25097993 我和@杨军类似, 也是半路出家. 现在的工作内容主要就是使用CNN做CV任务. 干调参这种活也有两年时间了. 我的回答可能更多的还是侧重工业应用, 技术上只限制在CNN这块. 先说下我的观点, 调参...
【深度】最新万字综述自动驾驶，深度解构核心技术！
九三智能控
05-03 3185
关注：决策智能与机器学习，深耕AI脱水干货作者|于凡来源 |知乎专栏-无人驾驶编辑 | 九三山人编者按：本文主要讨论ADS（Autonomous Driving System）的...
全卷积网络（FCN）与图像分割
热门推荐
05-14 16万+
与传统用CNN进行图像分割的方法相比，FCN有两大明显的优点：一是可以接受任意大小的输入图像，而不用要求所有的训练图像和测试图像具有同样的尺寸。二是更加高效，因为避免了由于使用像素块而带来的重复存储和计算卷积的问题。
[深度学习从入门到女装]R-FCN
炼丹师
12-01 340
论文地址：R-FCN: Object Detection via Region-based Fully Convolutional Networks   R-FCN是在Faster R-CNN上进行的改进 主干网络更换为ResNet-101，去掉最后的global average pooling和FC层，将最后一层原本2048channel的feature map使用1*1降维到1024ch...
FCN的学习与理解
番茄锅涮代码
04-09 1337
今天再次看了一遍fcn，对它的理解更深了。 一句话概括FCN：FCN将传统网络后面的全连接层换成了卷积层。 说一下我对fcn意义的理解： 1、输出从一个一维向量转化成了高维特征图，如下图的例子，输出从4096—>1*1*4096，两者都是4096个数值，数值是一样的，但是结构不一样，后者符合图像的二维结构。这样就可以后续进行图像分割。 2、如果说是一张有多个对象的图，...
FCN读书笔记
木之本樱的博客
02-25 261
贾楠 模型构造 图像数据集 ImageNet ResNet-18模型来抽取图像特征，并将该网络实例记为pretrained_net pretrained_net = model_zoo.vision.resnet18_v2(pretrained=True) # 网络实例 创建神经网络net，从pretrained_net得到除过倒数两行已经训练的参数 net = nn.HybridSequ...
fcn
fjqpalzmlalala的专栏
10-01 301
http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA4ODgxMDY4MA==&mid=2655430607&idx=1&sn=fac0142ff44fac2d466350b922a707b1
FCN
like_study_cat的博客
12-30 165
http://www.sohu.com/a/270896638_633698
FCN在MNIST数据集上实现手写数字识别技术详解
3. 大量注释：由于代码中包含了详尽的注释，所以这可以作为学习深度学习和Python编程的一个很好的例子，尤其是对于理解卷积神经网络和图像处理方面。 4. 原创报告：资源中附带了一篇24页的原创报告。报告详细描述了...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值