完全卷积网络（FCN）是一种在计算机视觉领域中被广泛使用的神经网络架构。它通过将卷积层直接连接到输入和输出，使得网络可以接受任意大小的输入图像，并在输出端生成任意大小的特征图。
FCN的优势
- 无池化层：FCN避免了传统的卷积神经网络中的池化层，使得网络可以捕获图像的全局信息。
- 任意尺寸输出：由于FCN没有池化层，因此可以生成任意尺寸的输出特征图，这对于一些需要精确位置信息的任务非常有用。
- 高效计算：FCN的计算效率较高，因为它可以复用卷积层的权重。
FCN的应用
- 图像分割：FCN在图像分割任务中表现出色，可以用于医学图像分析、自动驾驶等领域。
- 目标检测：FCN可以用于目标检测任务，通过在特征图上添加额外的预测层来实现。
示例
以下是一个简单的FCN架构示例：
输入图像
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卷积层 -> 卷积层 -> ... -> 卷积层
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卷积层 -> 卷积层 -> ... -> 卷积层
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输出特征图
扩展阅读
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