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我不太了解以下内容:
在提出的FCN for Semantic Segmentation by Shelhamer et al中，他们提出了像素到像素的预测，以构造图像中对象的 mask /精确位置。
在用于生物医学图像分割的FCN的稍加修改版本中，U-net的主要区别似乎是“与从收缩路径中相应裁剪的特征图的串联”。
现在，为什么此功能特别是在生物医学分割方面有所作为？我可以指出的是，生物医学图像与其他数据集的主要区别在于，在生物医学图像中，定义对象的特征集不像每天常见的对象那样丰富。数据集的大小也受到限制。但是，此额外功能是否受这两个事实或其他原因的启发？
最佳答案
FCN与U-Net:
FCN
关于neural-network - U-net和FCN背后的直觉用于语义分割，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/50239795/
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