↑: [[【G検定2026年難化トレンド対応】模擬試験5回分(725問)〜本番で焦らないための問題集〜]] - [[FCN]]は画像のピクセル単位で分類を行う - このことを[[セマンティックセグメンテーション]]という - 従来の[[CNN]]による画像分類ではネットワークの最後に[[全結合層]]があり入力画像の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]]に置き換えることでどんな画像でも入力できるようになった - この置き換えることをFully Convolutional化するというらしい - 最後には逆畳み込みなどで元の画像サイズに拡大して、ピクセルごとのクラス予測を出力する - 範囲: [[ディープラーニングの応用例]]