全卷积网络和卷积网络区别

全卷积网络（Fully Convolutional Network，FCN）和卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是两种常见的神经网络架构，它们在设计和应用上有一些区别。

1. 结构设计：

   • CNN通常由卷积层、池化层和全连接层组成。卷积层用于提取特征，池化层用于降低特征图的空间尺寸，全连接层用于进行分类或回归。
   • FCN主要由卷积层和反卷积层组成。卷积层用于提取特征，反卷积层用于将特征图恢复到原始输入图像的尺寸。

2. 输入输出：

   • CNN通常接受固定尺寸的输入图像，并输出一个或多个固定尺寸的预测结果（例如分类标签）。
   • FCN接受任意尺寸的输入图像，并输出与输入图像尺寸相同的特征图，每个像素对应一个预测结果（例如像素级别的语义分割）。

3. 应用场景：

   • CNN广泛应用于图像分类、目标检测和图像识别等任务，其中输入图像的尺寸通常是固定的。
   • FCN主要用于图像分割任务，例如语义分割和实例分割，可以处理任意尺寸的输入图像。

4. 参数共享：

   • CNN在卷积层中使用参数共享的方式，可以提取图像的局部特征，并减少模型的参数量。
   • FCN在卷积层和反卷积层中都使用参数共享的方式，使得模型可以对整个图像进行密集的预测。

总的来说，全卷积网络是卷积神经网络的一种扩展，主要用于图像分割任务，能够对任意尺寸的输入图像进行像素级别的预测。而卷积神经网络则更广泛地应用于图像分类、目标检测和图像识别等任务，对输入图像的尺寸有一定的限制。