作者：禅与计算机程序设计艺术
1.简介
随着现代化科技的飞速发展，图像处理、数据分析、机器学习等领域都得到越来越多的关注。而在图像处理领域里，语义分割(Semantic Segmentation)就是其中一个重要且具有实际意义的任务。它的作用是将图像中的每个像素点划分成属于不同类别或对象的区间，并给出对应的标签。对这样的任务来说，计算机视觉（CV）技术无疑是至关重要的工具。近年来，基于深度学习的语义分割模型经历了漫长的发展历史，取得了相当不错的成果。本文介绍一种目前最流行的基于深度学习的方法——Fully Convolutional Network (FCN)。FCN可以用来进行语义分割任务，它能够将输入图像划分成多个“目标掩模”或者“掩膜”。而后者包含了每个像素点所属于某个类的概率值。因此，通过对每个像素点的分类结果，就可以将图像分割成不同的区域。另外，FCN还能提供关于每个像素点内部的信息，例如，是否是边界、局部的上下文信息、是否存在结构上的缺陷。
本文将详细阐述FCN的原理和方法，并用代码实例实现对其功能的验证。文章最后还会讨论FCN的一些缺陷和潜在的改进方向。
2.基本概念术语说明
2.1 FCN概览
全卷积网络(Fully Convolutional Network，FCN)，是由何凯明等人于2015年提出的深度学习技术。其最初目的是为了解决图片分类问题，但是FCN在语义分割方面也取得了卓越的成绩。FCN的主要特点如下：
- 全连接网络结构：与传统的基于卷积神经网络(CNN)的深层特征学习不同，FCN采用全卷积结构，即输出层的卷积核逐步缩小到输入图像尺寸大小，从而让模型直接从输入图像中提取高层语义特征。