cnn和fcn区别 cnn rnn 区别

CNN中cnn和fcn区别，如区分猫狗和背景cnn和fcn区别的网络cnn和fcn区别，其典型结构是先通过卷积层和池化层生成特征图，再通过全连接层进行分类然而，全连接层的输入神经元数量固定，导致不能处理不同尺寸的图片相比之下，FCN将全连接层替换为1x1的卷积层，使得网络可以接受任意尺寸输入，同时输出尺寸也会根据输入变化，但每个输出值对应输入。

1 FCN的核心特点 处理任意大小图片FCN的核心在于其能够设计一个可以处理任意大小图片的网络，克服cnn和fcn区别了传统深度学习网络要求输入图片尺寸固定的局限性2 网络结构对比 CNN结构传统的卷积神经网络通过卷积层和池化层生成特征图，然后通过全连接层进行分类由于全连接层的输入神经元数量固定，导致CNN。

FCN将CNN中的全连接层替换为卷积层，从而获得2维的feature map，并利用softmax获取每个像素点的分类信息，从而解决cnn和fcn区别了分割问题UNet是一种分割网络，其结构与FCN类似，但采用了一种不同的特征融合方式拼接与FCN逐点相加不同，UNet将特征在channel维度拼接，形成更“厚”的特征总结来说，CNN图。

FCN网络结构以全卷积和反卷积为基础，结合不同深度层的跳级结构，实现对任意尺寸输入的适应性和结果的精细预测FCN32s直接对pool5层进行上采样，FCN16s在上采样前融合pool4层信息，而FCN8s进一步融合pool3层信息，实现特征的多级融合UNet网络设计类似于U型结构，通过卷积下采样和反卷积上采样实现。

FCN的优势在于能够接受任意大小的输入图像，无需固定尺寸的训练数据，且相比传统CNN，计算效率更高，避免了像素块带来的重复存储和计算问题然而，FCN在分割结果精细度上仍有待提升，且依然基于独立像素分类，没有充分考虑像素之间的关系在理解卷积网络的降采样与上采样以及特征提取阶段时，降采样主要用于。

FCN32s是原始论文中的架构细节，其前半部分与普通CNN结构相似，交替卷积层和池化层，最终将图像尺寸缩小至原始的132通过上采样技术恢复原始大小，FCN32s的输出精度稍低代码实现涉及建立层和块，重复VGG结构，最后上采样32倍恢复原始图像FCN16和FCN8采用相似计算思想，主要区别在于最后一个预测。

传统CNN的结构是，卷积层后接全连接层，以固定长度的特征向量表示整个图像的类别概率相比之下，FCN的创新在于将全连接层替换为卷积层，允许输入任意尺寸的图像，并能保持空间信息，实现像素级分类全卷积网络的结构图展示了这个过程，即从图像级别的分类到像素级别的细致区分FCN的转化在于，将全连接层。

FCN 全卷积网络Fully Convolutional Networks，用于图像语义分割，解决CNN的局限性，广泛应用于无人驾驶领域RNN 循环神经网络Recurrent Neural Network，处理序列数据的深度学习算法，成功应用于语音识别语言建模和机器翻译DNN 深度神经网络Deep Neural Networks，至少包含一个隐层的神经。

语义分割与实例分割全景分割的区别在于，语义分割关注背景及不同类别的整体识别，而实例分割则需要区分同一类别下的不同个体全景分割结合了两者，不仅关注背景，还明确分割不同个体全卷积网络FCN是语义分割领域的里程碑它通过将全连接层替换为卷积层，实现了对图像像素级别的分类与传统CNN结构。

图像分割与目标检测共享目标，都涉及图像理解与解释，但侧重点不同，目标检测专注于定位和识别特定目标分割技术如FCN全卷积网络和UNetU形网络在语义分割实例分割等任务中表现出色，通过卷积层和跳跃连接保留空间信息与特征表示，提高了分割精度实例分割任务中，Mask RCNN模型结合了检测与分割。

FCNUnet等网络结构中都有使用上采样上采样是指使图像分辨率变高的方法最简单的方式是重采样和插值将输入图片进行rescale到一个想要的尺寸，并计算每个点的像素值，使用如 双线性插值 等插值方法对其余点进行插值来完成上采样过程反卷积在CNN中常用于表示一种反向卷积 ，但它并不是一个。

应用场景ReLU函数是目前最常用的激活函数，它在处理图像识别语音识别等深度学习问题中表现出色例如，卷积神经网络CNN和全连接网络FCN中大量使用ReLU函数作为激活函数5 Leaky ReLU激活函数 原理fx = max001x， x Leaky ReLU函数在输入大于0时直接输出该值，在输入小于0时输出0。

整体的网络结构分为两个部分全卷积部分和反卷积部分其中全卷积部分借用了一些经典的CNN网络如AlexNet，VGG，GoogLeNet等，并把最后的全连接层换成 卷积，用于提取特征，形成热点图反卷积部分则是将小尺寸的热点图上采样得到原尺寸的语义分割图像网络的输入可以为任意尺寸的彩色图像输出与输入。

图像语义分割的工作原理是通过对图像中的每个像素进行分类，以区分不同类别的对象，并生成包含每个像素类别标签的分割图CNN架构在图像语义分割中的变迁经历了多个关键阶段图像语义分割的工作原理 核心任务将图像中的每个像素与对应的类别关联起来，形成密集预测 输入与输出输入为RGB或灰度图像。

看上去数字上并没有什么差别，但是卷积跟全连接是不一样的概念和计算过程，使用的是之前CNN已经训练好的权值和偏置，但是不一样的在于权值和偏置是有自己的范围，属于自己的一个卷积核因此FCN网络中所有的层都是卷积层，故称为全卷积网络 下图是一个全卷积层，与上图不一样的是图像对应的大小下标，CNN中输入的。