一：全卷积网络

        义分割是对图像中的每个像素分类。 全卷积网络（fully convolutional network，FCN）采用卷积神经网络实现了从图像像素到像素类别的变换。与我们之前在图像分类或目标检测部分介绍的卷积神经网络不同，全卷积网络将中间层特征图的高和宽变换回输入图像的尺寸。这是通过在前面引入的转置卷积（transposed convolution）实现的。 因此，输出的类别预测与输入图像在像素级别上具有一一对应关系：通道维的输出即该位置对应像素的类别预测。

二：构造模型

        下面我们了解一下全卷积网络模型最基本的设计。全卷积网络先使用卷积神经网络抽取图像特征，然后通过1×1卷积层将通道数变换为类别个数，最后用转置卷积将特征图的高和宽变换为输入图像的尺寸。 因此，模型输出与输入图像的高和宽相同，且最终输出通道包含了该空间位置像素的类别预测。

        下面，我们使用在ImageNet数据集上预训练的ResNet-18模型来提取图像特征，并将该网络记为pretrained_net。 ResNet-18模型的最后几层包括全局平均汇聚层和全连接层，然而全卷积网络中不需要它们。

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