🎨 全卷积网络：从图像级理解到像素级理解 🎨 - FCN图像分割边缘检测🔍
发布时间：2025-03-07 00:00:34来源：
随着深度学习技术的发展，卷积神经网络（CNN）已经成为计算机视觉领域的核心。但传统的CNN主要用于分类任务，无法直接处理像素级别的识别问题。这时，全卷积网络（FCN）应运而生，它能够将整个图像转换为像素级别的预测结果，从而实现图像分割和边缘检测。👀
在FCN中，原始的全连接层被替换为卷积层，这使得模型可以接受任意尺寸的输入，并输出相同尺寸的特征图。这样一来，我们就能得到每个像素的类别概率分布，进而完成像素级别的分类任务。🛠️
图像分割是指将图像划分为多个部分，每个部分代表一个特定的对象或区域。边缘检测则是为了找到图像中的边界，这对于理解图像内容至关重要。这两项任务在自动驾驶、医疗影像分析等领域有着广泛的应用前景。🚗🏥
通过FCN，我们可以更准确地理解和解析图像内容，从而推动计算机视觉技术向更高层次发展。🚀
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