Plně konvoluční síť (FCN)
Plně konvoluční síť (FCN), představená Longem, Shelhamerem a Darrellem na CVPR 2015, byla první hlubokou učící architekturou trénovanou od začátku do konce pro produkci hustých pixelových sémantických segmentačních map z obrazů libovolné velikosti. Nahrazením plně propojených vrstev klasifikační CNN konvolučními vrstvami a přidáním naučeného zpětného vzorkování pomocí transponovaných konvolucí a přeskakovaných spojení umožnila FCN přímou predikci třídní nálepky pro každý pixel v obraze, čímž vytvořila šablonu pro všechny následné segmentační architektury včetně U-Net a DeepLab.
Přečíst celou metodu
Pro přečtení této sekce se přihlaste s bezplatným účtem.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Zdroje
- 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
Jak citovat tuto stránku
ScholarGate. (2026, June 3). Fully Convolutional Network for Semantic Segmentation. ScholarGate. https://scholargate.app/cs/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 (reziduální síť)Hluboké učení↔ compare
- U-NetHluboké učení↔ compare
Odkazuje sem
Našli jste na této stránce chybu? Nahlaste ji nebo navrhněte opravu →