前几天刚在vs2015上配置好了caffe的接口，那接下来自然而然就会需要caffe的模型来喂它了。
然而，我用 https://github.com/shelhamer/fcn.berkeleyvision.org 作者给的代码（ voc fcn8s ）跑数据，不管跑什么数据就是不收敛。只好转战tensorflow，用这个https://github.com/shekkizh/FCN.tensorflow模型跑出来效果还不错，就是model大了点，有1.7G。（caffe只有500多兆）
于是乎我详细的对比了tensorflow和caffe 的模型，发现在反卷积求和的时候，caffe先把pool层的维度降了下来，而tensorflow却把反卷积的维度省了上去，于是乎就多了这么一个多G。
目前想解决这样几个问题：
caffe里面图像的大小为什么不需要归一化？
第一层卷积为什么要padding100？
最后一层softmaxWithLoss中的 ignore_label: 255为什么不能改，一改就报错？
loss等于0.693147到底应该怎么办？
tensorflow 的fcn模型到底能不能转为caffemodel?
tensorflow 模型里面'/Adam_1' 和 '/Adam'是什么意思？
等有思路了再来更。