深度學習 CNN FCN segnet簡單比較
CNN：影象級 將特徵圖對映成一個固定長度的特徵向量。
多層結構自動學習，淺層感知域小，只能學習區域性，較深卷積層有較大感知，能學習抽象
抽象特徵對大小，方向，位置等敏感度低
FCN：畫素級 可接受任意尺度的輸入，用反捲積對最後一個卷積層feture map取樣，恢復到輸入影象相同尺寸，對每一個畫素都產生預測，保留原始空間資訊，對特徵圖進行逐畫素的分類。
缺點：得到的結果不夠精細，分類沒有考慮畫素間的關係。
segnet：思路與FCN相似，Encoder，Decoder使用技術不同，使用VGG16的錢13層卷積網路，每個編碼層對應一個解碼層，解碼器輸出被送入soft-max分類器獨立為每個畫素類產生概率
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