《昇思25天学习打卡营第15天| FCN图像语义分割》
【代码】《昇思25天学习打卡营第15天| FCN图像语义分割》
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学习了 FCN图像语义分割，该单元介绍了语义分割的定义：对图像中每个像素点进行分类。与普通的分类任务只输出某个类别不同，语义分割任务输出与输入大小相同的图像，输出图像的每个像素对应了输入图像每个像素的类别。重点是对每个像素点进行分类。
FCN模型（全卷积神经网络）通过卷积化、 上采样、跳跃结构三个技术实现，其特点：
- 不含全连接层(fc)的全卷积(fully conv)网络，可适应任意尺寸输入。
- 增大数据尺寸的反卷积(deconv)层，能够输出精细的结果。
- 结合不同深度层结果的跳级(skip)结构，同时确保鲁棒性和精确性。
FC网络流程图：
昇腾计算产业是基于昇腾系列（HUAWEI Ascend）处理器和基础软件构建的全栈 AI计算基础设施、行业应用及服务，https://devpress.csdn.net/organization/setting/general/146749包括昇腾系列处理器、系列硬件、CANN、AI计算框架、应用使能、开发工具链、管理运维工具、行业应用及服务等全产业链
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