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ch09_图像分割/第九章_图像分割.md

@@ -118,7 +118,8 @@ FCN对图像进行像素级的分类，从而解决了语义级别的图像分
 <center>End-to-end, pixels-to pixels网络</center>
 ![](./img/ch9/figure_9.1.7_4.jpg)
 
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 （1）全连接层转化为全卷积层 : 在传统的CNN结构中，前5层是卷积层，第6层和第7层分别是一个长度为4096的一维向量，第8层是长度为1000的一维向量，分别对应1000个不同类别的概率。FCN将这3层表示为卷积层，卷积核的大小 (通道数，宽，高) 分别为 (4096,1,1)、(4096,1,1)、(1000,1,1)。看上去数字上并没有什么差别，但是卷积跟全连接是不一样的概念和计算过程，使用的是之前CNN已经训练好的权值和偏置，但是不一样的在于权值和偏置是有自己的范围，属于自己的一个卷积核。  
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 （2）CNN中输入的图像大小是统一固定成227x227大小的图像，第一层pooling后为55x55，第二层pooling后图像大小为27x27，第五层pooling后的图像大小为13x13, 而FCN输入的图像是H * W大小，第一层pooling后变为原图大小的1/2，第二层变为原图大小的1/4，第五层变为原图大小的1/8，第八层变为原图大小的1/16。