FCN 全卷积神经网络

FCN（全卷积神经网络）是一种神经网络结构，它的特点是可以接收任意大小的输入图片，而不需要固定大小。相比于传统的CNN（卷积神经网络），FCN在较深的卷积层中融入了浅层卷积的特征，并且使用了三种上采样的方式来恢复原始图片的尺寸，其中FCN-8s是效果最好的一种方式。

与CNN不同，FCN将CNN中的全连接层替换为卷积操作，这种操作被称为1x1卷积。这样做的目的是为了保持空间信息的完整性，使得网络能够对输入图片的每个像素进行预测，而不仅仅是对整个图片进行分类。

总之，FCN全卷积神经网络通过融入浅层卷积特征和使用1x1卷积操作，实现了对任意大小图片的处理，并且在图像语义分割等任务中取得了良好的效果。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [全卷积神经网络FCN](https://blog.csdn.net/zqqbb7601/article/details/120704827)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [全卷积神经网络(FCN)](https://blog.csdn.net/qq_37497304/article/details/126599402)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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