Напълно конволюционна мрежа (FCN)
Напълно конволюционната мрежа (FCN), представена от Лонг, Шелхамър и Даръл на CVPR 2015, е първата архитектура за дълбоко обучение от край до край, обучена да произвежда плътни пикселни карти за семантична сегментация от изображения с произволен размер. Чрез замяна на напълно свързаните слоеве на класификационна CNN с конволюционни слоеве и добавяне на научено увеличаване на мащаба чрез транспонирани конволюции и пропускащи връзки, FCN позволява директно предсказване на класов етикет за всеки пиксел в изображение, установявайки шаблона за всички последващи архитектури за сегментация, включително U-Net и DeepLab.
Прочетете целия метод
Влезте с безплатен профил, за да прочетете този раздел.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Източници
- Long, J., Shelhamer, E., & Darrell, T. (2015). Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation. Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 3431–3440. DOI: 10.1109/CVPR.2015.7298965 ↗
- Shelhamer, E., Long, J., & Darrell, T. (2017). Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 39(4), 640–651. DOI: 10.1109/TPAMI.2016.2572683 ↗
- Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016). Deep Learning (Ch. 9). MIT Press. ISBN: 978-0-262-03561-3
Как да цитирате тази страница
ScholarGate. (2026, June 3). Fully Convolutional Network for Semantic Segmentation. ScholarGate. https://scholargate.app/bg/deep-learning/fully-convolutional-network
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- ResNet (Residual Network)Дълбоко обучение↔ compare
- U-NetДълбоко обучение↔ compare
Цитиран в
Забелязахте ли проблем на тази страница? Съобщете или предложете поправка →