FCN全卷积网络随笔

参考：四、全卷积网络FCN详细讲解（超级详细哦）
这篇文章已经写的很好了，这里说两个我考虑的点。
第一个就是：FCN在缩小成heat map，为什么要通过上采样还原回原图大小？

我觉得这个的原因是因为，FCN需要找到原图目标的一个范围，通过放大去找到。比如说，输入是64×64的图像，在缩小到4×4之后，发现最大score在左上角，那么在通过采样后还原的图像，也可以寻找最大值来找到目标区域。

第二个就是：FCN和CNN的主要区别方面

我觉得主要区别不仅仅在于FCN在中间层不需要明确输出的size，重要的是输出方面，CNN要输出一个向量，代表每一类的几率，而FCN输出是一个map或多个map，然后每个map代表一类在map中的几率。而且FCN的输入可以任意大小，而CNN是指定的。

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