語義分割--全卷積網絡FCN詳解

1.FCN概述 CNN做圖像分類甚至做目標檢測的效果已經被證明並廣泛應用，圖像語義分割本質上也可以認爲是稠密的目標識別（需要預測每個像素點的類別）。 傳統的基於CNN的語義分割方法是：將像素周圍一個小區域（如25*25）作爲CNN輸入，做訓練和預測。這樣做有3個問題：  - 像素區域的大小如何確定  - 存儲及計算量非常大  - 像素區域的大小限制了感受野的大小，從而只能提取一些局部特徵 爲什麼需

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