前言：主要学习了源码并加入了自己在学习中对部分代码的理解，全部放在代码里面的注释了，方便记录，也欢迎大家一起讨论~1 BackBone"""
在ResNet50的基础上进行改进：加入膨胀卷积
原ResNet50：
Conv1:7*7-->Conv2:MaxPool-->ResBlock1-->Conv3:ResBlock2-->Conv4:ResBlock3--
背景在图像分类任务上，现存网络有VGG、Resnet等，其中Resnet的出现使得计算机识别准确率超过人类自身。但是在目标检测和图像分割任务上准确率一直较低。现如今，在图像语义分割（对像素点进行分类）任务上，常见网络例如：FCN、SegNet、U-Net、SegNet、DeepLab、FC-Densenet E-Net 和 Link-Net、RefineNet、PSPNet、Mask-RCNN 以
解析： FCN中用卷积层替换了CNN中的全连接层 1、FCN概述 CNN做图像分类甚至做目标检测的效果已经被证明并广泛应用，图像语义分割本质上也可以认为是稠密的目标识别（需要预测每个像素点的类别）。
传统的基于CNN的语义分割方法是：将像素周围一个小区域（如25*25）作为CNN输入，做训练和预测。这样做有3个问题：
- 像素区
一、原因：1.传统CNN：将像素周围一个小区域作为CNN输入，做训练和预测。这样做有3个问题：像素区域的大小如何确定存储及计算量非常大像素区域的大小限制了感受野的大小，从而只能提取一些局部特征为使神经网络从粗糙到精细，就需要对每个像素进行预测。 (The natural next step in the progression from coarse to fine inference is to
全卷积神经网络（FCN），我们知道，对于一个各层参数结构都设计好的神经网络来说，输入的图片大小是要求固定的，比如AlexNet，VGGNet, GoogleNet等网络，都要求输入固定大小的图片才能正常工作。而FCN的精髓就是让一个已经设计好的网络可以输入任意大小的图片。接下来，我们就一起看一下FCN和CNN有什么区别？1. CNN和FCN网络结构对比CNN网络假如我们要设计一个用来区分猫，狗和背
FCN是首个端对端的针对像素级预测的全卷积网络 这是作者提出的网络中的输出对比图，可以看到当FCN-8s效果接近真实分割图。 普通卷积分类网络与FCN对比在这个模型提出之前，我们来看一下普通的卷积分类网络模型结构如下图。 图片中的数字表示的是输出图片的通道数，网络通过卷积下采样得到图片特征，从4096那层开始为全连接层，21是因为使用的PASCAL VOC数据集有2
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2023-07-20 23:26:30
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目录前言一.FCN网络二.网络创新点 前言 在图像分割领域，有很多经典的网络，如MASK R-CNN，U-Net，SegNet，DeepLab等网络都是以FCN为基础进行设计的。我们这里简单介绍一下这个网络。一.FCN网络 FCN 即全卷积网络，是收割端对端的针对像素级预测的端对端的全卷积网络。这里全卷积的意思就是将分类网络的全连接层给换成了卷积层。FCN 简单有效，目前很多网络的架构还是建
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2023-09-17 13:21:57
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FCN 相对CNN的优点2014年，加州大学伯克利分校的Long等人提出的完全卷积网络(Fully Convolutional Networks)，推广了原有的CNN结构，在不带有全连接层的情况下能进行密集预测。这种结构的提出使得分割图谱可以生成任意大小的图像，且与图像块分类方法相比，也提高了处理速度。在后来，几乎所有关于语义分割的最新研究都采用了这种结构。2) 除了全连接层结构，在分割...
原创
2021-06-10 18:01:32
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1. FCN作者在原文种给出3种网络结果对比，明显可以看出效果：FCN-32s < FCN-16s < FCN-8s，即使用多层feature融合有利于提高分割准确性。图6
原创
2021-09-07 11:53:06
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FCN−LossFCN-LossFCN−Loss期望–》熵–》相对熵（KL散度）–》交叉熵Softmax与交叉熵One-hot编码交叉熵与NLLoss
原创
2021-08-02 14:46:50
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先说一下前期准备工作：自己的运行环境是Ubuntu16.04+caffe+CPU（这台电脑没有GPU）+python关于python的搭建就不说了，网上随便一搜，很多参考资源。说一下我配置好caffe之后，编译python接口时遇到的问题，以及我用到的解决办法。比较顺利地配置好caffe只后，到了make pycaffe的时候，提示如下错误：后来执行：~/caffe$ locate pyconfi
原创
2021-05-24 17:03:37
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# 如何实现FCN（全卷积网络）的Pytorch代码
在当今的深度学习领域，FCN（Fully Convolutional Network）作为图像分割技术的重要基础被广泛应用。这篇文章将引导你如何使用PyTorch实现FCN，我们将通过一个简单的流程图来规划步骤，并详细说明每一步所需的代码以及其功能。
## FCN实现流程
下表总结了实现FCN的步骤：
| 步骤
文章目录1.FCN概述2.FCN的优缺点2.1优点2.2缺点3.FCN主要亮点3.1 全卷积化3.2 反卷积/上采样3.3 跃层结构参考 1.FCN概述CNN对图片分类任务有很好的处理方法，有很多人认为CNN能够处理图像的一切问题。但是最早震惊大家的是AlexNet对图片分类错误率大大降低。 FCN并不能单纯算作一种模型，可以算作是一种策略，最重要的就是拿卷积层代替分类模型的全连接层，所以才叫做
神经网络全连接神经网络训练全连接神经网络预测基本卷积神经网络 全连接神经网络训练import tensorflow as tf
import numpy as np
import os
from matplotlib import pyplot as plt
# 将打印项目全部不以省略号的形式输出
np.set_printoptions(threshold=np.inf)
# 下载数据集
mn
全卷积网络FCN广泛应用于缺陷检测当中，和我的毕设题目息息相关，这一周对其进行学习并总结如下。1.FCN和CNN FCN全称为Fully Convolutional Networks，广泛应用于图像语义分割。通常CNN网络在卷积层之后会接上若干个全连接层, 将卷积层产生的特征图(feature map)映射成一个固定长度的特征向量。以AlexNet为代表的经典
一．Introduction 全卷积网络（FCN）是用于图片语义分割的一种卷积神经网络（CNN），由Jonathan Long，Evan Shelhamer 和Trevor Darrell提出，由此开启了深度学习在语义分割中的应用。语义分割是计算机视觉领域很重要的一个分支，在自动驾驶、地面检测等方面都起到很重要作用。与简单区分
## FCN 分类 pytorch
### 介绍
Fully Convolutional Network（FCN）是一种用于图像语义分割的深度学习模型。它将传统的全连接层替换为全卷积层，从而保持输入图像的空间信息。FCN 在许多计算机视觉任务中取得了很好的效果，特别是在图像分类任务上。
本文将介绍如何使用 PyTorch 实现一个基本的 FCN 分类模型，并给出一个简单的示例。
### F
原创
2023-07-19 17:01:48
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FCN模型的网络与VGG16类似，之后后边将全连接层换成了卷基层，具体的网络结构与细节可以去看论文：https://people.eecs.berkeley.edu/~jonlong/long_shelhamer_fcn.pdf 下边详细讲一下用Pytorch对FCN的实现：本文参考了https://zhuanlan.zhihu.com/p/32506912 但是修改了部分代码
1、什么是语义分割（semantic segmentation）？图像语义分割，简而言之就是对一张图片上的所有像素点进行分类，将所有属于同一类的物体标记为同一像素点。而今天要来介绍的则是第一个用卷积神经网络来做语义分割的方法——FCN。2、FCN（Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation）常见的卷积神经网络在多次卷积之后会接上若几
1.FCN FCN，Fully Convolutional Network的缩写，中文名叫全卷积神经网络，它是语义分割算法的一个基本模型。所谓语义分割就是对图像中每一个像素点进行分类，确定每个点的类别，从而进行区域划分。 一般的CNN模型就是先用若干个卷积层和池化层组合连接在一起，然后再连接若干个全连接层，最后就是softmax层，这种CNN模型一般用于图像的分类。而FCN与这种模
