FCN（全卷积网络），CNN（卷积神经网络），RNN（循环神经网络），DeepLab系列，SegNet，U-Net简单介绍

FCN（Fully Convolutional Networks）是一种全卷积网络，可以将输入图像映射为相同大小的输出图像。与传统的卷积神经网络不同，FCN中不包含全连接层，而是使用卷积层和池化层来提取特征并进行像素级的分类。

CNN（Convolutional Neural Networks）是一种前馈神经网络，常用于图像识别、自然语言处理等领域。与传统的神经网络不同，CNN中包含卷积层、池化层和全连接层，可以自动提取图像特征并进行分类。

RNN（Recurrent Neural Networks）是一种循环神经网络，常用于序列数据的处理，如自然语言处理、语音识别等。RNN中的神经元可以接收前一时刻的输出作为输入，通过学习序列之间的关系，可以实现对序列数据的建模和预测。

DeepLab系列是由Google开发的语义分割模型，采用了全卷积网络结构和空洞卷积（Dilated Convolution）技术，能够高效地提取图像特征并实现像素级别的语义分割。

SegNet是一种基于编码器-解码器（Encoder-Decoder）结构的语义分割模型，适用于处理低分辨率图像，可以通过反卷积层来实现像素级别的分割。

U-Net是一种基于编码器-解码器结构的语义分割模型，与SegNet不同的是，U-Net在解码器部分加入了跳跃连接（Skip Connection），可以帮助保留更多的特征信息，提高分割效果。