Fully Convolutional Network (FCN)
Fully Convolutional Network (FCN), introduceret af Long, Shelhamer og Darrell ved CVPR 2015, var den første end-to-end deep learning-arkitektur trænet til at producere tætte, pixel-vise semantiske segmenteringskort fra billeder af vilkårlig størrelse. Ved at erstatte de fuldt forbundne lag i en klassificerings-CNN med konvolutionelle lag og tilføje indlært opskalering via transponerede konvolutioner og skip-connections, muliggjorde FCN den direkte forudsigelse af en klasselabel for hver pixel i et billede, hvilket etablerede skabelonen for alle efterfølgende segmenteringsarkitekturer, herunder U-Net og DeepLab.
Læs hele metoden
Log ind med en gratis konto for at læse dette afsnit.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Kilder
- 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
Sådan citerer du denne side
ScholarGate. (2026, June 3). Fully Convolutional Network for Semantic Segmentation. ScholarGate. https://scholargate.app/da/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)Dyb læring↔ compare
- U-NetDyb læring↔ compare
Refereret af
Har du fundet en fejl på denne side? Indberet den eller foreslå en rettelse →