最簡單的基於FCN的語義分割任務
先上一個圖，這個圖展示的是在Weizmann horse 資料集上做的一個語義分割任務時最簡單的全卷積網路結構。其實寫這個部落格是想記錄一下自己前段時間研究FCN的內容，主要工作是在兩個資料集，一個是Weizmann horse 資料集，另一個是lfw資料集。同樣是使用的FCN網路（層數不同，通道數不同），都是做的語義分割任務。馬的這個資料集相對小一點，只有328張圖，每張圖有對應的標籤，最後分割為背景和馬；而lfw資料集全稱是Labeled Faces in the Wild，分割為三個部分，頭髮、面板和背景。
最後分割的訓練測試的效果如下圖：
研究FCN的目的是為了設計硬體實現深度神經網路，因此一直在簡化網路結構，所以這個測試效果不是最佳的。
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