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卷积操作本质就是矩阵相乘再相加。这个过程实际是一个多对一的映射。

 

FCN 的基本结构很简单，就是全部由卷积层组成的网络。用于图像分类的网络一般结构是"卷积-池化-卷积-池化-全连接"，其中卷积和全连接层是有参数的，池化则没有参数。论文作者认为全连接层让目标的位置信息消失了，只保留了语义信息，因此将全连接操作更换为卷积操作可以同时保留位置信息及语义信息，达到给每个像素分类的目的

 

全卷积网络的基本结构就是"卷积-反卷积-分类器"，通过卷积提取位置信息及语义信息，通过反卷积上采样至原图像大小，再加上深层特征与浅层特征的融合，达到了语义分割的目的。