FCN原理详解：网络结构转型：核心转变：FCN将传统AlexNet中的全连接层转变为卷积层，这一转变使得网络能够适应不同尺度的输入图像。特征提取：网络通过卷积层提取图像特征，这些特征包含了图像中的重要信息。上采样技术：为了输出与输入图像大小相同的像素级分类结果，FCN采用了上采样技术，通过转置卷积等方式还原原始图像尺寸。网络结构变体：FCN32、FCN16和FCN8s：这三种结构分别基于VGG16的不同上采样倍数，从上采样VGG16的特征图开始，通过不同的上采样策略来还原图像尺寸。多尺度信息利用：特别是FCN8s，它通过结合不同尺度的特征来提高分割精度，利用多尺度信息增强网络的分割能力。损失函数与优化：损失函数：FCN的训练过程涉及GT，通过比较网络输出与GT的差异来计算损失。优化目标：损失函数驱动网络优化，目标是使网络输出尽可能接近真实标签，从而提高分割精度。实践细节：cross_entropy损失函数：在代码实战中，将深入剖析cross_entropy损失函数，揭示其在实际训练中的作用。标注文件理解：理解VOC语义分割标注文件中的P模式调色板图像，掌握RGB与P模式的区别，有助于更深入地领悟FCN的工作原理。总结：FCN通过巧妙的网络结构转型、多尺度信息利用以及有效的损失函数与优化策略，实现了对图像进行像素级分类的语义分割任务。掌握这些关键原理，有助于深入理解FCN的工作原理，并在实际应用中取得更好的效果。