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	学习了 FCN图像语义分割，该单元介绍了语义分割的定义：对图像中每个像素点进行分类。与普通的分类任务只输出某个类别不同，语义分割任务输出与输入大小相同的图像，输出图像的每个像素对应了输入图像每个像素的类别。重点是对每个像素点进行分类。
	FCN模型（全卷积神经网络）通过卷积化、 上采样、跳跃结构三个技术实现，其特点：
  1. 不含全连接层(fc)的全卷积(fully conv)网络，可适应任意尺寸输入。
  2. 增大数据尺寸的反卷积(deconv)层，能够输出精细的结果。
  3. 结合不同深度层结果的跳级(skip)结构，同时确保鲁棒性和精确性。

FC网络流程图：
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