十五 动手学深度学习v2计算机视觉 ——全连接神经网络FCN

文章目录

FCN

全卷积网络先使用卷积神经网络抽取图像特征,然后通过卷积层将通道数变换为类别个数,最后通过转置卷积层将特征图的高和宽变换为输入图像的尺寸。 因此,模型输出与输入图像的高和宽相同,且最终输出通道包含了该空间位置像素的类别预测。

上图的CNN去掉了池化层和全连接层!

1x1卷积层降低维度,减少计算量。

最后输出kx224x224, 通道数就是类别数。

相关推荐
xiao5kou4chang6kai41 小时前
MATLAB机器学习、深度学习--从数据预处理到模型训练
深度学习·机器学习·matlab·数据预处理
H__Rick2 小时前
自动对焦学习-3
人工智能·学习·计算机视觉
renhongxia12 小时前
世界模型作为AGI落地底层底座的作用
人工智能·深度学习·生成对抗网络·自然语言处理·知识图谱·agi
计算机科研狗@OUC3 小时前
(cvpr26) AIMDepth: Asymmetric Image-Event Mamba for Monocular Depth Estimation
人工智能·深度学习·计算机视觉
qq_366566503 小时前
2026最新:5款AI视频口型同步工具实测横评,视频翻译后嘴型对不上的终极解决方案
人工智能·计算机视觉·新媒体运营
梦想三三4 小时前
OpenCV银行卡数字识别项目(图像预处理与字符分割)
人工智能·opencv·计算机视觉
β添砖java5 小时前
深度学习(22)网络中的网络NiN
人工智能·深度学习
Kobebryant-Manba6 小时前
深度学习时候d2l报错和使用问题
人工智能·深度学习
zhangfeng11336 小时前
deepspeed zero3 结合 llamafactory 微调 ,save_only_model: true 导致保存时候出错
开发语言·python·深度学习
大模型最新论文速读6 小时前
06-16 · LLM 最新论文速览
论文阅读·人工智能·深度学习·机器学习·自然语言处理