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全卷积神经网络FCN可以通过什么提高图像分割精度_全连接神经网络卷积神经网络CNN（YannLecun，1998年）通过构建多层的卷积层自动提取图像上的特征，一般来说，排在前边较浅的卷积层采用较小的感知域，可以学习到图像的一些局部的特征（如纹理特征），排在后边较深的卷积层采用较大的感知域，可以学习到更加抽象的特征（如物体大小，位置和方向信息等）。CNN在图像分类和图像检测领域取得了广泛应用。 CNN提取的抽象特征对图像分类、图像中包含哪些类别的物体，以及图…
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