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FCN

全卷积网络先使用卷积神经网络抽取图像特征，然后通过卷积层将通道数变换为类别个数，最后通过转置卷积层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。

上图的CNN去掉了池化层和全连接层！
1x1卷积层降低维度，减少计算量。
最后输出kx224x224, 通道数就是类别数。