请为我简述FCN的模型结构和功能

FCN（Fully Convolutional Network）是一种用于语义分割的深度学习模型。它的模型结构和功能可以简述如下：

1. 模型结构：
- FCN由一系列卷积层和上采样层组成，没有全连接层。
- 典型的FCN结构包括编码器部分和解码器部分。
- 编码器部分通常是一个预训练的卷积神经网络（如VGG、ResNet等），用于提取输入图像的特征表示。
- 解码器部分通过上采样操作逐渐恢复原始图像大小，并生成每个像素的语义分割结果。

2. 功能：
- 语义分割：FCN的主要功能是将输入图像的每个像素进行分类，将其分配给预定义的语义类别。
- 像素级预测：FCN能够对输入图像的每个像素进行预测，而不是仅对整个图像进行分类。
- 保留空间信息：相较于传统的CNN模型，FCN在解码器部分使用上采样操作，能够保留更多的空间信息，提高了语义分割的精度。
- 多尺度处理：FCN通过使用多个解码器分支，可以处理不同尺度的特征信息，从而提高对不同目标的检测和分割能力。
- 端到端训练：FCN可以通过端到端的方式进行训练，将输入图像直接映射到语义分割结果，无需手工提取特征或后处理。

总体而言，FCN是一种特别设计用于语义分割的卷积神经网络，它能够实现像素级的预测，并且保留了空间信息，具有较强的分割能力。