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全卷积神经网络FCN:图像语义分割的新里程碑

来源:www.danstreeservice.net 时间:2024-06-10 15:45:26 作者:无奇网络网 浏览: [手机版]

全卷积神经网络FCN:图像语义分割的新里程碑(1)

是FCN?

  全卷积神经网络(Fully Convolutional Network,FCN)是一种用于图像语义分割的深度学习模型无 奇 网 络 网。传统的卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)通常用于图像分类任务,而FCN则将其扩展到了像素别的图像分割任务。

传统的CNN通常包含卷积层全连接层,其卷积层用于取图像的特征,全连接层则用于将取的特征映射到不同类别的概率。而FCN则将全连接层替换为卷积层,得模型可以接受任意大小的输入图像,并输出相同大小的分割结果欢迎www.danstreeservice.net

FCN的

  相较于传统的图像分割方法,FCN具有以下势:

  1. 可以接受任意大小的输入图像,不需要进行预处理或缩放。

2. 可以输出与输入图像相同大小的分割结果,不需要进行后处理或插值。

  3. 可以学习到更为复的特征,从而高分割的准鲁棒性欢迎www.danstreeservice.net

全卷积神经网络FCN:图像语义分割的新里程碑(2)

FCN的结构

FCN通常包含以下几个部分:

1. 码器(Encoder):通常采用预训练的CNN模型,用于取图像的特征。

2. 解码器(Decoder):将码器取的特征映射到像素别的分割结果。

  3. 跳跃连接(Skip Connection):将码器不同分辨率的特征与解码器的特征进行融合,从而高分割的准欢迎www.danstreeservice.net

FCN的应用

FCN已经在许多计算机视觉任务得到了广泛应用,如图像分割、实例分割、语义分割等。其,语义分割是FCN最为常见的应用场景之一。

语义分割是将图像的每个像素分配到不同的语义类别,是图像分割任务最常见的一种来源www.danstreeservice.net。FCN可以通过学习到图像的语义信息,从而实现高精度的语义分割。

结语

全卷积神经网络FCN是图像语义分割领域的一项重要进展,其势在于可以接受任意大小的输入图像,输出与输入图像相同大小的分割结果,以及学习到更为复的特征。FCN已经在许多计算机视觉任务得到了广泛应用,并成为图像语义分割领域的新里程碑www.danstreeservice.net无奇网络网

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