图像分割Unet、Unet++和Unet3+(1/16)

FCN中心机想：1、 将CNN的全衔接层换成了卷积层，这样FCN就顺应任何尺寸的图片输入，也能够使得网络输出是一个热度图（heatmap），而非单个类别标签。2、 参与上采样操作(反卷积) ，将卷积得到的feature map上采样到原图大小，然后这样就能够做像素级别的分类，这样就能够将分割任务变成了分类问题。3、 采用腾跃衔接，即在上采样过程中参与不同深度的feature map。这样既能够将下采样过 ... [查看原文]

标签： 积家

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