卷积网络正在推动着图像识别方面的进步,其不仅改进了整体图像的分类效果,而且在具有结构化输出的局部任务上也取得了进步,包括边界框目标检测,关键点预测等。 自然下一步是改进在像素级别上的预测。其实,以前的方法已经使用卷积网络进行语义分割任务,其中每个像素都被标记为属于目标或属于其他区域,但让具有缺点。 FCN和CNN的区别:CNN卷积层之后连接的是全连接层;FCN卷积层之后仍连接卷积层,输出的是与输入大小相同的特征图,提出一个端到端,像素对像素的全卷积网络用于语义分割任务
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