卷積神經網絡應用之圖像分割

SPP結構主要學自該博客：深度學習（十九）基於空間金字塔池化的卷積神經網絡物體檢測 FNC   FNC主要做的是基於像素的圖像分割預測。其做法是先按照傳統的CNN結構得到feature map，將傳統的全連接層替換成相應的卷積層。如最後一層特徵圖尺寸爲 5∗5∗512 5 ∗ 5 ∗ 512 ，對應的全連接層的尺寸爲4096，則需要 5∗5∗512∗4096 5 ∗ 5 ∗ 512 ∗ 4096

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