论文笔记《Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation》

参考1

参考2

参考3

论文原文

some questions need to be cleared

这篇文章干啥的？

– dense prediction， 将CNN全连接层改为卷积层，利用反卷积使最后输出为输入图片大小。每个像素点就是prediction。

What is segmentation?

The input and output of the network .

Following applications of fcn in other field of CV.

– 如何用在文本检测上的，能否把你们的论文思想简单介绍一下，然后把论文发给我

CNN与FCN的区别

– 全连接层改为卷积层，怎么改的？

– 反卷积是什么原理，怎么训练参数的？

代码

– 目前代码主要是 什么平台，我想跑跑demo

为什么这样做会有效果？

怎么实现任意size的输入？

重要插图