卷积神经网络和全卷积网络

卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种深度学习模型，主要用于图像识别、语音识别、自然语言处理等领域。它的核心思想是通过卷积操作提取图像的特征，然后通过池化操作降低特征的维度，最后通过全连接层进行分类或回归。

全卷积网络（Fully Convolutional Network，FCN）是一种基于卷积神经网络的图像分割模型。与传统的卷积神经网络不同，全卷积网络不包含全连接层，而是使用卷积层和反卷积层来实现像素级别的分类。全卷积网络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。

相比于传统的卷积神经网络，全卷积网络具有以下优点：
1. 可以接受任意大小的输入图像，不需要进行裁剪或缩放；
2. 可以输出像素级别的分类结果，更适合于图像分割任务；
3. 不包含全连接层，参数量更少，训练速度更快。