為什麼目標檢測中要將全連線層轉化為卷積層？
參考文章：
VGG網路中測試時為什麼全連結層改成卷積層
為什麼使用卷積層替代CNN末尾的全連線層
首先看一下卷積層的特點：
區域性連線：提取資料區域性特徵，比如卷積核的感受野
權值共享：一個卷積核只需提取一個特徵，降低了網路訓練的難度
究竟使用卷積層代替全連線層會帶來什麼好處呢？
答：全連線層的權重是不變的，所以輸入的圖片大小不能變。而卷積層可以讓卷積網路在一張更大的輸入圖片上滑動，得到每個區域的輸出，這樣就突破了輸入尺寸的限制，就獲得了目標的位置資訊。可以高效地對測試影象做滑動窗式的預測.
可以高效的檢測多個目標和給出位置資訊。
這一特性不僅可用於語義分割，在物體分類、目標檢測中都可以使用
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