FCN

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

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

CNN（卷积神经网络）真的是深度学习中挺强大的工具，尤其适合图像这种网格结构的数据。它通过卷积层提取局部特征，池化层降低维度，从而减少计算量，同时保持重要的特征。你要是做图像分类，CNN 的全连接层也能帮你做从像素到语义的映射。不过，如果你想更细粒度的图像，比如分割图像，每个像素的分类，那就得用全卷积网络（FCN）。FCN 摒弃了全连接层，支持不同尺寸的图像输入，挺适合做语义分割。虽然它起来挺高效，但在一些复杂场景下，会遇到丢失全局上下文信息的挑战。别担心，加入注意力机制或条件随机场可以让网络更强大。，如果你是搞图像相关任务，CNN 和 FCN 都实用，适合各种需求，值得一试！

该代码库基于py-RFCN-priv，感谢bharatsingh430的贡献。免责声明：本代码基于官方的R-FCN MATLAB实现，py-R-FCN是从其修改而来，使用方法相似。py-R-FCN-multiGPU是其多GPU版本，原始代码也可获取。py-RFCN-priv也支持caffe-priv。 新功能：- 支持标签改组（仅限单GPU训练）。- 支持PIXEL_STD。- 支持锚定外部图像（描述见文档）。- 在汇聚层中进行双线性插值。- 根据输入斑点大小执行操作。 2017/07/31：支持LargeMarginSoftmax与CPU前向传递psroipooling。2017/08/04

这个示范展示了如何利用基于AlexNet的全卷积网络进行语义分割的步骤。MATLAB和计算机视觉系统工具箱提供fcnLayers函数来定义FCN，这在计算上比基于VGG-16的FCN更为经济。学习如何定义、训练和评估基于AlexNet的FCN网络。