首页
AI Coding
NEW
沸点
课程
直播
活动
AI刷题
APP
插件
搜索历史
清空
创作者中心
写文章
发沸点
写笔记
写代码
草稿箱
创作灵感
查看更多
会员
登录
注册
确定删除此收藏集吗
删除后此收藏集将被移除
取消
确定删除
确定删除此文章吗
删除后此文章将被从当前收藏集中移除
取消
确定删除
编辑收藏集
名称:
描述:
0
/100
公开
当其他人关注此收藏集后不可再更改为隐私
隐私
仅自己可见此收藏集
取消
确定
图像处理
订阅
用户33033
更多收藏集
微信扫码分享
微信
新浪微博
QQ
2篇文章 · 0订阅
全卷积网络(FCN)实战:使用FCN实现语义分割
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。
全卷积网络(FCN)实战:使用FCN实现语义分割
持续创作,加速成长!这是我参与「掘金日新计划 · 6 月更文挑战」的第3天,点击查看活动详情 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(semantic segmentation)问