全卷积网络（FCN）是计算机视觉中用于处理图像任务的重要网络架构。
核心要点：
- 与传统 CNN 不同，FCN 将最后的全连接层替换为卷积层，从而能够处理任意尺寸的输入图像，并保留了空间信息。
- 优点包括可处理不同大小的图像、减少参数数量提高计算效率。
- 实现过程通常涉及将已有 CNN 模型的全连接层转换为卷积层，通过上采样恢复特征图尺寸，并结合多层特征图。
应用领域：
在自动驾驶中用于识别道路、车辆和行人区域；在医疗图像分析中辅助医生分割病变组织等，在图像语义分割、实例分割等任务中有显著成果。
FCN 为计算机视觉的图像理解和处理提供了强大有效的方法，促进了相关技术的发展和应用。
