PyTorch 实现FCN网络用于图像语义分割
本文详细讲解了在昇腾平台上使用PyTorch实现FCN(Fully Convolutional Networks)网络在VOC2012数据集上的训练过程。内容涵盖FCN的创新点分析、网络架构解析、代码实现以及端到端训练流程。重点包括全卷积结构替换全连接层、多尺度特征融合、跳跃连接和反卷积操作等技术细节。通过定义VOCSegDataset类处理数据集,构建FCN8s模型并完成训练与测试。实验结果展示了模型在图像分割任务中的应用效果,同时提供了内存使用优化的参考。