FCN中的补丁训练和完全卷积训练

FCN（Fully Convolutional Network）是一种用于图像语义分割的深度学习模型。在FCN中，补丁训练和完全卷积训练是两种不同的训练策略。

补丁训练是指将输入图像切分成多个小的补丁（patches），然后将这些补丁作为训练样本进行训练。这种训练策略可以提高模型对于局部细节的感知能力，但可能会导致分割结果在补丁之间存在不一致性。

完全卷积训练是指直接将整个图像作为输入进行训练。这种训练策略可以保持分割结果的一致性，但可能会导致模型对于局部细节的感知能力不足。

补丁训练和完全卷积训练在实际应用中可以根据需求进行选择。如果对于细节的准确性要求较高，可以选择补丁训练；如果对于整体一致性要求较高，可以选择完全卷积训练。

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