在计算机视觉领域，FCN（全卷积网络）是针对图像语义分割任务的一种深度学习模型。FCN8s是FCN的一种变体，通过上采样和跳跃连接的方式提高了分割精度。本文将详细介绍FCN8s在PyTorch中的实现过程，涵盖背景描述、技术原理、架构解析、源码分析及其应用场景。
## 背景描述
在医学影像、自动驾驶等领域，图像语义分割是非常重要的任务。通过对图像中每个像素进行标记，我们可以区分图像中的不同对象
Pytorch搭建FCN网络前言原理代码实现 前言FCN 全卷积网络，用卷积层替代CNN的全连接层，最后通过转置卷积层得到一个和输入尺寸一致的预测结果：原理为了得到更好的分割结果，论文中提到了几种网络结构FCN-32s、FCN-16s、FCN-8s，如图所示： 特征提取骨干网络是一个VGG风格的网络，由多个vgg_block组成，每个vgg_block重复应用数个卷积层+ReLU层，再加上一个池
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2023-11-06 19:31:11
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深度学习FCN8s代码在PyTorch中的应用及迁移指南
在实际的深度学习项目中，FCN（全卷积网络）的实现常常成为关键任务中的一个重要部分。FCN8s作为FCN的一种变体，通过精细的分割和良好的性能，逐渐受到关注。在本文中，我将分享在PyTorch中实现FCN8s的过程，并包含版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、排错指南以及性能优化等方面的详细内容。
## 版本对比
在FCN8s的实
几乎所有深度学习框架背后的设计核心都是张量与计算图；Tensor 即张量，在 tf 中也有这个概念，tensor 是 pytorch 和 tf 非常重要的数据结构，可以理解为多维数组，它可以是一个数、一个向量、一个矩阵、多维数组；Tensor 可以用 GPU 加速；在 pytorch 中其用法类似于 numpy； 本教程环境 pytorch 1.3以上创建 Tensor方式1：直接用 l
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2023-08-17 22:50:37
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文章目录训练集（voc2012）训练模型配置环境运行train.py文件测试 训练集（voc2012）本文使用的训练集为voc2012官方上下载的数据集，有5个文件夹，我们需要的文件只有三个具体如下图： 仔细观察sementationObject文件夹，你会发现此文件夹有2913张.png图,而JPEGImages文件夹中却有3万多张图，这是因为voc数据集只有部分用作语义分割任务，其他任务用来
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2023-12-16 00:45:24
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fetch 是什么XMLHttpRequest的最新替代技术 fetch优点接口更简单、简洁，更加语义化基于promise，更加好的流程化控制，可以不断then把参数传递，外加 async/await，异步变同步的代码书写风格利于同构，isomorphic-fetch 是对 whatwg-fetch和node-fetch的一种封装，你一份代码就可以在两种环境下跑起来了
FCN网络结构代码class fcn(nn.Module): def __init__(self, num_classes): super(fcn, s
原创
2022-04-18 17:54:15
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FCN网络结构代码class fcn(nn.Module): def __init__(self, num_classes): super(fcn, self).__init__() self.stage1 = nn.Sequential(*list(pretrained_net.children())[:-4]) # 第一段 self.stage2 = list(pretrained_net.children())[-4] # 第二段
原创
2021-08-10 15:02:21
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前言：主要学习了源码并加入了自己在学习中对部分代码的理解，全部放在代码里面的注释了，方便记录，也欢迎大家一起讨论~1 BackBone"""
在ResNet50的基础上进行改进：加入膨胀卷积
原ResNet50：
Conv1:7*7-->Conv2:MaxPool-->ResBlock1-->Conv3:ResBlock2-->Conv4:ResBlock3--
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2024-04-08 12:52:50
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背景在图像分类任务上，现存网络有VGG、Resnet等，其中Resnet的出现使得计算机识别准确率超过人类自身。但是在目标检测和图像分割任务上准确率一直较低。现如今，在图像语义分割（对像素点进行分类）任务上，常见网络例如：FCN、SegNet、U-Net、SegNet、DeepLab、FC-Densenet E-Net 和 Link-Net、RefineNet、PSPNet、Mask-RCNN 以
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2024-04-07 10:48:39
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解析： FCN中用卷积层替换了CNN中的全连接层 1、FCN概述 CNN做图像分类甚至做目标检测的效果已经被证明并广泛应用，图像语义分割本质上也可以认为是稠密的目标识别（需要预测每个像素点的类别）。
传统的基于CNN的语义分割方法是：将像素周围一个小区域（如25*25）作为CNN输入，做训练和预测。这样做有3个问题：
- 像素区
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2024-03-19 10:14:45
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目录前言一.FCN网络二.网络创新点 前言 在图像分割领域，有很多经典的网络，如MASK R-CNN，U-Net，SegNet，DeepLab等网络都是以FCN为基础进行设计的。我们这里简单介绍一下这个网络。一.FCN网络 FCN 即全卷积网络，是收割端对端的针对像素级预测的端对端的全卷积网络。这里全卷积的意思就是将分类网络的全连接层给换成了卷积层。FCN 简单有效，目前很多网络的架构还是建
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2023-09-17 13:21:57
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一、原因：1.传统CNN：将像素周围一个小区域作为CNN输入，做训练和预测。这样做有3个问题：像素区域的大小如何确定存储及计算量非常大像素区域的大小限制了感受野的大小，从而只能提取一些局部特征为使神经网络从粗糙到精细，就需要对每个像素进行预测。 (The natural next step in the progression from coarse to fine inference is to
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2024-05-06 12:21:08
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FCN是首个端对端的针对像素级预测的全卷积网络 这是作者提出的网络中的输出对比图，可以看到当FCN-8s效果接近真实分割图。 普通卷积分类网络与FCN对比在这个模型提出之前，我们来看一下普通的卷积分类网络模型结构如下图。 图片中的数字表示的是输出图片的通道数，网络通过卷积下采样得到图片特征，从4096那层开始为全连接层，21是因为使用的PASCAL VOC数据集有2
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2023-07-20 23:26:30
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在深度学习领域，FCN（全卷积网络）作为一种重要的网络架构，是用于语义分割的一项突破性技术。FCN网络能够以像素级别的精度进行预测，这对于图像处理应用，如自动驾驶、医学影像分析等领域，极其重要。本文将系统地探讨FCN网络架构，包括技术原理、架构解析、源码分析、性能优化及扩展讨论，帮助大家全面理解这项技术。
```mermaid
timeline
title FCN网络架构时间轴
FCN模型的网络与VGG16类似，之后后边将全连接层换成了卷基层，具体的网络结构与细节可以去看论文：https://people.eecs.berkeley.edu/~jonlong/long_shelhamer_fcn.pdf 下边详细讲一下用Pytorch对FCN的实现：本文参考了https://zhuanlan.zhihu.com/p/32506912 但是修改了部分代码
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2024-09-26 11:32:15
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目录理论 代码 理论 CNN的平移不变性是什么？
基础的卷积、池化这些操作是满足平移不变性的，但是到cnn网络当中它不再符合这样的一个特性，这里上采用部分省略掉了，后面是紧跟着上采样才能还原图片尺寸的。1x1的卷积核在这里说为了减小通道数量，减小运输的数据量，李沐老师有在资料里面说过，在训练代码里面给出链接。 【Cors
## FCN 分类 pytorch
### 介绍
Fully Convolutional Network（FCN）是一种用于图像语义分割的深度学习模型。它将传统的全连接层替换为全卷积层，从而保持输入图像的空间信息。FCN 在许多计算机视觉任务中取得了很好的效果，特别是在图像分类任务上。
本文将介绍如何使用 PyTorch 实现一个基本的 FCN 分类模型，并给出一个简单的示例。
### F
原创
2023-07-19 17:01:48
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1.FCN FCN，Fully Convolutional Network的缩写，中文名叫全卷积神经网络，它是语义分割算法的一个基本模型。所谓语义分割就是对图像中每一个像素点进行分类，确定每个点的类别，从而进行区域划分。 一般的CNN模型就是先用若干个卷积层和池化层组合连接在一起，然后再连接若干个全连接层，最后就是softmax层，这种CNN模型一般用于图像的分类。而FCN与这种模
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2024-03-06 17:29:40
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1、什么是语义分割（semantic segmentation）？图像语义分割，简而言之就是对一张图片上的所有像素点进行分类，将所有属于同一类的物体标记为同一像素点。而今天要来介绍的则是第一个用卷积神经网络来做语义分割的方法——FCN。2、FCN（Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation）常见的卷积神经网络在多次卷积之后会接上若几
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2024-05-02 21:03:14
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