对比fcn和pspnet这两种方法

FCN（Fully Convolutional Networks）和PSPNet（Pyramid Scene Parsing Network）都是用于图像语义分割的深度学习模型，但它们有一些不同点。

1. 网络结构

FCN是第一个被提出的全卷积网络，它将原本的全连接层替换为卷积层，从而可以对输入图像进行密集的像素级别预测。PSPNet则采用了金字塔池化模块，通过多尺度特征提取和融合，可以有效地提高语义分割的精度。

2. 特征融合

在FCN中，特征融合主要采用上采样和跳跃连接的方式。而在PSPNet中，则采用了不同大小的池化核和金字塔池化模块来获取多尺度的特征信息。

3. 训练策略

FCN采用了基于像素级别标注的交叉熵损失函数进行训练。而PSPNet则引入了辅助分支和多尺度损失函数，能够帮助网络更好地学习图像的语义信息。

总的来说，FCN和PSPNet都是非常优秀的图像语义分割模型，它们各自有着优点和不同的应用场景。在实际应用中，需要根据具体的任务和数据集来选择合适的模型。