fcn图像处理详解 graphfcn for image semantic segmentation

本文目录一览：

• 1、图像分割:全卷积神经网络(FCN)详解
• 2、图像分割
• 3、[网络层]什么是卷积
• 4、全卷积的概念(FCN)

图像分割:全卷积神经网络(FCN)详解

1、作为计算机视觉三大任务（图像分类、目标检测、图像分割）之一，图像分割已经在近些年里有了长足的发展。这项技术也被广泛地应用于无人驾驶领域中，比如用来识别可通行区域、车道线等。

2、简单来说，就是将 CNN中的fc（全连接）层换成了卷积层 ，网络结构中不在具有fc层。

3、卷积神经网络的结构如下：输入层。输入层是整个神经网络的输入，在处理图像的卷积神经网络中，它一般代表了一张图片的像素矩阵。卷积层。从名字就可以看出，卷积层是一个卷积神经网络中最重要的部分。

图像分割

1、图像分割是一种将图像分成若干个特定区域，并提取出感兴趣目标的技术和过程。这些区域具有独特的性质，可以从图像处理到图像分析的过程中进行进一步的分析和处理。

2、灰度阈值分割法是一种最常用的并行区域技术，它是图像分割中应用数量最多的一类。阈值分割方法实际上是输入图像f到输出图像g的变化 其中，T为阈值；对于物体的图像元素，g(i，j)=1，对于背景的图像元素，g(i，j)=0。

3、图像分割是一种将图像划分成多个具有独特性质和感兴趣目标的技术和过程。它是一个从图像处理到图像分析的关键步骤。

4、图像分割是指把图像分成各个具有相应特性的区域并提取出感兴趣的目标的技术和过程。特性可以是灰度、颜色、纹理等；目标可以对应单个区域，也可以对应多个区域 。

[网络层]什么是卷积

1、卷积（Convolution）是一种数学运算，通常用于信号处理、图像处理和机器学习中。在最简单的情况下，卷积可以理解为两个函数经过叠加、翻转和移位等操作所得到的新函数。

2、f（t）*g（t）=∫f（τ）g（t-τ）dτ。步骤 对函数f（t）和g（t）进行离散化处理，变为离散信号。对于离散信号，通过采样得知其值域adc和定义域t，无法知道函数原型，也就是说一般是隐函数。

3、卷积神经网络中卷积层间的连接被称为稀疏连接，即相比于前馈神经网络中的全连接，卷积层中的神经元仅与其相邻层的部分，而非全部神经元相连。

全卷积的概念(FCN)

1、FCN将这3层表示为卷积层，卷积核的大小(通道数，宽，高)分别为（4096，1，1）、（4096，1，1）、（1000，1，1）。所有的层都是卷积层，故称为全卷积网络。

2、全卷积网络（Fully Convolutional Networks，FCN）是UC Berkeley的Jonathan Long等人于2015年在Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation一文中提出的用于图像语义分割的一种框架。

3、FCN（Fully convolutional network）针对不完全共享问题进行了改进，即：将一般的backbone网络中用于分类的全连接层替换为全卷积层，这样一来整个网络结构均是由卷积层构成，因而称为全卷积网络。

4、什么东西的fcn，这是缩写，可以代表很多意思。

5、① 卷积可以通过共享权重来减少大量的参数量。例如使用全连接层会导致参数量太多，假如输入的图片尺寸大小为 1000*1000*3，即 3 百万个像素点，假如全连接层有 1000 个节点，则总共有 30 亿 1000 个参数。

6、年，加州大学伯克利分校的Long等人提出全卷积网络（FCN），使得卷积神经网络不需要全连接层就可以实现密集的像素级分类，从而成为当前非常流行的像素级分类CNN架构。