↑: [[G検定に関する知識]] - FCNは[[畳み込み層]]のみで構成されている - FCNは[[全結合層]]を排除している - [[畳み込み層]](+[[プーリング層]])で任意の入力画像サイズに対応可能になった - [[FCN]]は物体検出用ではなく[[セマンティックセグメンテーション]]用のモデル - [[FCN]]は次のことは行わない - [[インスタンスセグメンテーション]] - [[マスク予測]] - [[FCN]]は[[スキップ結合]]は利用しない - [[FCN]]は[[セマンティックセグメンテーション]]を[[ディープラーニング|深層学習]]で実現したモデル - 従来の[[CNN]]にはネットワークの最後に[[全結合層]]がある - 入力サイズを固定する必要があった - [[FCN]]は[[全結合層]]を[[畳み込み層]]に置換しどんな解像度の画像でも入力可能にした - 出力時は[[逆畳み込み]]などで元の画像に拡大してピクセルごとのクラス予測を出力する