FCN

全卷積網(wǎng)絡(luò)先使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)抽取圖像特征，然后通過卷積層將通道數(shù)變換為類別個數(shù)，最后通過轉(zhuǎn)置卷積層將特征圖的高和寬變換為輸入圖像的尺寸。 因此，模型輸出與輸入圖像的高和寬相同，且最終輸出通道包含了該空間位置像素的類別預(yù)測。

上圖的CNN去掉了池化層和全連接層！
1x1卷積層降低維度，減少計算量。
最后輸出kx224x224, 通道數(shù)就是類別數(shù)。