Fully Convolutional Network (FCN)
Fully Convolutional Network (FCN), yang diperkenalkan oleh Long, Shelhamer, dan Darrell di CVPR 2015, adalah arsitektur deep learning end-to-end pertama yang dilatih untuk menghasilkan peta segmentasi semantik piksel-demi-piksel yang padat dari gambar berukuran sembarang. Dengan mengganti lapisan fully connected dari CNN klasifikasi dengan lapisan konvolusional dan menambahkan upsampling yang dipelajari melalui transposed convolution dan skip connection, FCN memungkinkan prediksi langsung label kelas untuk setiap piksel dalam gambar, menetapkan templat untuk semua arsitektur segmentasi selanjutnya termasuk U-Net dan DeepLab.
Baca metode selengkapnya
Masuk dengan akun gratis untuk membaca bagian ini.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Sumber
- 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
Cara menyitasi halaman ini
ScholarGate. (2026, June 3). Fully Convolutional Network for Semantic Segmentation. ScholarGate. https://scholargate.app/id/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)Pembelajaran Mendalam↔ compare
- U-NetPembelajaran Mendalam↔ compare
Dirujuk oleh
Menemukan masalah di halaman ini? Laporkan atau usulkan perbaikan →