PS-FCN网络的基本概念

PS-FCN（Pyramid Scene Parsing Network）是一种深度学习模型，主要用于场景理解任务，如图像分割。它结合了特征金字塔（Pyramid Architecture）和全卷积网络（Fully Convolutional Networks，FCN）。基本概念包括：

1. **特征金字塔**：通过构建不同尺度的空间金字塔，捕捉输入图像的不同细节层次，从大到小的金字塔允许模型同时处理全局上下文和局部精细信息。

2. **全卷积网络**：FCN将传统的分类器替换为全卷积层，这些层可以保留原始空间分辨率，并直接生成像素级别的预测结果，避免了传统池化操作导致的分辨率丢失。

3. **像素级分割**：PS-FCN通常包含一个上采样阶段，将低分辨率的预测结果恢复到原图尺寸，以便获得每个像素的精确标签。

4. **多尺度融合**：利用不同层级的特征进行融合，提高了模型对复杂场景的理解能力。