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4.人工智能/4.6.5.3.2FCN.md

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 图像分割领域的开山之作。
 
-首次将<strong>End-to-End</strong>的思想应用在了 CV 领域。
+首次将**End-to-End**的思想应用在了 CV 领域。
 
 [知乎](https://zhuanlan.zhihu.com/p/30195134)
 
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 FCN 对图像进行像素级的分类，从而解决了语义级别的图像分割问题。与经典的 CNN 在卷积层之后使用全连接层得到固定长度的特征向量进行分类不同，FCN 可以接受任意尺寸的输入图像，采用反卷积层对最后一个卷积层的 feature map 进行上采样, 使它恢复到输入图像相同的尺寸，从而可以对每个像素都产生了一个预测, 同时保留了原始输入图像中的空间信息, 最后在上采样的特征图上进行逐像素分类。
 
-<strong>简单的来说，FCN 与 CNN 的区域在把于 CNN 最后的全连接层换成卷积层，输出的是一张已经 Label 好的图片。</strong>
+**简单的来说，FCN 与 CNN 的区域在把于 CNN 最后的全连接层换成卷积层，输出的是一张已经 Label 好的图片。**
 
 ### 反卷积