fcn全卷积网络代码
多了一个全连接层,也就是在VGG的第五层加上三层全连接,其中前五层的Weight和Bias直接用VGG的参数当做初始值(迁移学习),后面三层参数高斯初始化设置.
然后使用三层"反卷积"接在第八层之后,这里的参数都是使用高斯初始化的.最后得到和输入图一样大小的图(end to end)
如何训练?这里比较麻烦,我看见网上很多人在问这个问题,我刚开始也一直纠结.
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