fcn和unet的区别

FCN（Fully Convolutional Network）和UNet是两种常用的语义分割模型。

FCN是一种全卷积神经网络，它将常见的卷积神经网络（CNN）进行了修改，使其可以输出像素级别的预测结果。它使用反卷积操作来将上采样的特征映射转换为与输入图像具有相同分辨率的预测结果。FCN主要的优点是可以处理任意大小的输入图像，并且可以在较短的时间内对整个图像进行分割预测。

UNet是一种编码器-解码器结构的卷积神经网络，其设计初衷是用于生物医学图像分割。它将输入图像经过卷积和池化操作进行编码，然后通过反卷积和上采样操作将特征映射解码为像素级别的预测结果。UNet的主要特点是具有跳跃连接（skip connections），这些连接将编码过程中的低级别特征与解码过程中的高级别特征进行连接，以帮助网络更好地学习图像的语义信息。

总的来说，FCN和UNet都是常用的语义分割模型，它们的主要区别在于网络结构和特点。FCN适合处理任意大小的图像，速度较快；而UNet具有跳跃连接，可以更好地学习图像的语义信息，适合处理较小的图像。