FCN模型的网络与VGG16类似，之后后边将全连接层换成了卷基层，具体的网络结构与细节可以去看论文：
https://people.eecs.berkeley.edu/~jonlong/long_shelhamer_fcn.pdf
下边详细讲一下用Pytorch对FCN的实现：
本文参考了https://zhuanlan.zhihu.com/p/32506912 但是修改了部分代码，加上了很多新的注释，并将代码更新到Pytorch1.x
首先是读取图像
#使用的VOC数据目录
voc_root = '/media/cyq/CU/Ubuntu system files/VOCdevkit/VO
2021-09-15 13:04:44
284KB
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voc0712 训练的ssd模型，mAP值为77%，网络结构是作者开源的ssd代码的标准的ssd 300*300的网络
2021-09-13 11:22:59
100.28MB
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In order to train an SSD300 or SSD512 from scratch, download the weights of the fully convolutionalized VGG-16 model trained to convergence on ImageNet classification here:
2021-09-09 16:37:39
78.19MB
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windows+TensorFlow/keras+vgg16训练自己的数据集-附件资源
2021-08-21 00:19:28
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vgg16在imagenet上的预训练权重文件，带有密集连接层的，也就是dense层，带有top
vgg16在imagenet上的预训练权重文件，带有密集连接层的，也就是dense层，带有top
2021-08-19 20:36:40
527.83MB
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pytorch预训练模型vgg16-397923af.pth，从官网下载实在太慢。由于torch在加载模型时候首先检查本地是否已存在模型文件，可以先下载好后放入本地文件夹，使用时可以快速加载模型。
2021-08-14 16:35:17
527.8MB
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这是VGG16的notop，vgg16_weights在多伦多大学的开源镜像，因直接在该原网站下载较慢且费时间，大家需要请自取
2021-08-05 09:13:51
52.2MB
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