FCN与FCN8S的区别
时间: 2024-02-22 21:01:03 浏览: 88
Keras 实现语义分割 FCN-16s、FCN-8s
FCN(Fully Convolutional Network)是一种用于图像语义分割的深度学习模型,其主要思想是将全连接层转换为卷积层,从而使得网络可以接受任意大小的输入图像。FCN8S是FCN的一种变体,其在VGG16网络的基础上添加了一些额外的卷积层和上采样层。
FCN与FCN8S的主要区别在于网络结构。FCN8S相对于FCN来说,增加了一些额外的卷积层和上采样层,使得网络可以更好地学习图像的特征,并且可以更准确地进行像素级别的分类。具体来说,FCN8S在FCN的基础上增加了下采样和上采样过程,通过融合多个尺度的特征图像素进行分类,使得分割结果更加精确。
另外,FCN8S还使用了skip-connection的思想,即将浅层网络的特征图与深层网络的特征图进行融合,从而使得网络可以同时考虑到不同层次的特征,进一步提高了分割的准确性。
总之,FCN8S相对于FCN来说,增加了更多的卷积层和上采样层,并且采用了skip-connection的思想,使得分割结果更加准确。
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