FCN网络结构详解(语义分割) FCN是用来替换Backbone网络醉胡的全连接层的,Backbone网络用来提取输入图像的特征图(feature map). 图1 上面部分是传统的全连接层操作,先将上一层卷积层展平成一维,再根据上一层每个点的权重,计算全连接层每一个结点的值,步骤如下图所示: 图1的下面部分是FCN网络操作,即用4096个7*7...
2015年之后语义分割方面很多论文都是站在FCN肩膀之上,FCN相比于faster RCNN非常简单,又很有效,从图中可以看出效果不错 02:20 table 3 性能提升不少 特征层通道数21=20类别+1背景 04:46 分类网络中4096,4096和1000都是全连接层的输出,1000个预测值通过softmax输出得到每个类别的概率 07:54...