全卷积网络

全卷积网络最开始在论文 Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation(2015)中提出,它将传统卷积神经网络最后几个全连接层替换为卷积层。引入全卷积的意义在于它能实现密集型的预测,即在二维卷积下对图像实现像素级的分类,在一维卷积下对序列实现元素级的预测。

来源:机器之心
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