पूर्णतः संवादात्मक नेटवर्क (FCN)
लॉन्ग, शेल्हैमर और डैरेल द्वारा CVPR 2015 में प्रस्तुत पूर्णतः संवादात्मक नेटवर्क (FCN), किसी भी आकार की छवियों से सघन पिक्सेल-वार सिमेंटिक सेगमेंटेशन मानचित्र उत्पन्न करने के लिए प्रशिक्षित पहला एंड-टू-एंड डीप लर्निंग आर्किटेक्चर था। वर्गीकरण CNN की पूर्णतः जुड़ी परतों को संवादात्मक परतों से बदलकर और ट्रांसपोज़्ड कनवल्शन और स्किप कनेक्शन के माध्यम से सीखी गई अपसैंपलिंग जोड़कर, FCN ने छवि में प्रत्येक पिक्सेल के लिए एक वर्ग लेबल की प्रत्यक्ष भविष्यवाणी को सक्षम किया, जिसने U-Net और DeepLab सहित सभी बाद के सेगमेंटेशन आर्किटेक्चर के लिए टेम्पलेट स्थापित किया।
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स्रोत
- 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
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ScholarGate. (2026, June 3). Fully Convolutional Network for Semantic Segmentation. ScholarGate. https://scholargate.app/hi/deep-learning/fully-convolutional-network
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