背景CNN能够对图片进行分类，可是怎么样才能识别图片中特定部分的物体，在2015年之前还是一个世界难题。神经
2018-10-14 09:50
开关电源输入滤波器的截止频率fcn要根据电磁兼容性设计要求确定。对于骚扰源，要求将骚扰电平降低到规定的范围，对于接收器，其接收值体现在对噪声限值的要求上。
2018-09-01 10:15
CNN能够对图片进行分类，可是怎么样才能识别图片中特定部分的物体，在2015年之前还是一个世界难题。神经网络大神Jonathan Long发表了《Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation》在图像语义分割挖了一个坑，于是无穷无尽的人往坑里面跳。
2017-03-17 11:42
我们将当前分类网络（AlexNet, VGG net 和 GoogLeNet）修改为全卷积网络，通过对分割任务进行微调，将它们学习的表征转移到网络中。然后，我们定义了一种新架构，它将深的、粗糙的网络层语义信息和浅的、精细的网络层的表层信息结合起来，来生成精确的分割。
2018-06-03 09:53
尽管FCN意义重大，在当时来讲效果也相当惊人，但是FCN本身仍然有许多局限。
2024-01-13 15:53
仍以VGG为例，由于前面采样部分过大，有时候会导致后面进行反向卷积操作得到的结果分辨率较低，会出现细节丢失等问题。为此，FCN的解决方法是叠加第三、四、五层池化层的特征，以生成更精准的边界分割。
2018-10-31 08:53
多层感知器（MLP）、全连接网络（FCN）和深度神经网络（DNN）在神经网络领域中扮演着重要角色，它们之间既存在紧密联系，又各具特色。以下将从定义、结构、功能及应用等方面详细阐述这三者之间的关系。
2024-07-11 17:25
全卷积神经网络（FCN）是深度学习领域中的一种特殊类型的神经网络结构，尤其在计算机视觉领域表现出色。它通过全局平均池化或转置卷积处理任意尺寸的输入，特别适用于像素级别的任务，如图像分割。本文将详细探讨全卷积神经网络的定义、原理、结构、应用以及其在计算机视觉领域的重要性。
2024-07-11 11:50
掩模（mask）。和前两个输出不同，这个新输出需要提取更精细的空间布局，为此，Mask R-CNN在Faster-RCNN上添加一个分支网络：Fully Convolution Networ（FCN）。
2018-07-20 08:53
是应用于每个 RoI 的小型 FCN，以像素到像素的方式预测分割掩码。鉴于 Faster R-CNN 框架，Mask R-CNN 易于实现和训练，这有助于广泛的灵活架构设计。此外，掩码分支仅增加了少量
2022-04-13 10:40
