先上一个图，这个图展示的是在Weizmann horse 数据集上做的一个语义分割任务时最简单的全卷积网络结构。其实写这个博客是想记录一下自己前段时间研究FCN的内容，主要工作是在两个数据集，一个是Weizmann horse 数据集，另一个是lfw数据集。同样是使用的FCN网络（层数不同，通道数不同），都是做的语义分割任务。马的这个数据集相对小一点，只有328张图，每张图有对应的标签，最后分割为背景和马；而lfw数据集全称是Labeled Faces in the Wild，分割为三个部分，头发、皮肤和背景。
最后分割的训练测试的效果如下图：
研究FCN的目的是为了设计硬件实现深度神经网络，因此一直在简化网络结构，所以这个测试效果不是最佳的。