Повністю згорткова мережа (FCN)
Повністю згорткова мережа (FCN), представлена Лонгом, Шелхамером та Дарреллом на CVPR 2015, була першою наскрізною архітектурою глибокого навчання, навченою для створення щільних піксельних карт семантичної сегментації із зображень довільного розміру. Замінивши повністю зв'язані шари класифікаційного CNN на згорткові шари та додавши навчене підвищення роздільної здатності за допомогою транспонованих згорток та пропущених з'єднань, FCN дозволила безпосередньо передбачати мітку класу для кожного пікселя на зображенні, встановивши шаблон для всіх наступних архітектур сегментації, включаючи U-Net та DeepLab.
Читати метод повністю
Увійдіть із безкоштовним обліковим записом, щоб прочитати цей розділ.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Джерела
- 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
Як цитувати цю сторінку
ScholarGate. (2026, June 3). Fully Convolutional Network for Semantic Segmentation. ScholarGate. https://scholargate.app/uk/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)Глибоке навчання↔ compare
- U-NetГлибоке навчання↔ compare
Згадується в
Помітили помилку на цій сторінці? Повідомте про неї або запропонуйте виправлення →