使用FCN进行数字识别训练的方法如下：从Git克隆代码至CAFFE_ROOT/examples/；获取并移动fcn-32s-pascalcontext.caffemodel至CAFFE_ROOT/models/fcn-32s-pascalcontext.caffemodel；下载数据至CAFFE_ROOT/data/后，运行CAFFE_ROOT/examples/digits2.0/convert.py将数据转为lmdb；通过solve.py启动训练。测试方法：下载预训练模型或自行训练，然后运行CAFFE_ROOT/examples/digits2.0/test_fcn11_full.m（需要Matlab和matcaffe支持）；代码基于贡献者的工作。
FCN MATLAB代码训练数字识别2.0
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大数据的 FCN 训练代码，挺适合做入门项目的。是你想搞点图像识别、数字识别之类的，用 MATLAB 搞起来还挺顺。这个资源用的是FCN结构，思路清晰，代码也不复杂，训练速度也能接受。
MATLAB 的调试环境比较友好，写代码的时候可以直接看结果，适合边做边调。要是你习惯用 Python，可以先看下思路，再把模型改写成 PyTorch 或 TensorFlow 的形式也行，主要是逻辑不复杂，移植挺方便的。
像数字识别的项目，用这个资源可以快速跑一遍流程。从数据预到模型训练都带了，而且结构是标准的全卷积网络(Fully Convolutional Network)，也就是FCN，对小白来说蛮友好
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方便研究人员轻松地将其新算法与最新算法以及各种数据集进行比较。 这对于全面了解算法性能尤为重要。
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