圖像語義分割-FCN

  傳統的基於CNN的分割方法的做法通常是：爲了對一個像素分類，使用該像素周圍的一個圖像塊作爲CNN的輸入用於訓練和預測。這種方法有幾個缺點：一是存儲開銷很大。二是計算效率低下,相鄰的像素塊基本上是重複的。三是像素塊大小的限制了感知區域的大小。通常像素塊的大小比整幅  FCN將傳統CNN中的全連接層轉化成一個個的卷積層。   FCN將傳統CNN中的全連接層轉化成一個個的卷積層。   在傳統的CNN

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