Figure 5. Overview of the proposed Fully Convolutional Neural Network 的简体中文翻译

Figure 5. Overview of the proposed

Figure 5. Overview of the proposed Fully Convolutional Neural Network architecture. The neural network consist of three convolutional layers. First two convolutional layers contain 32 filters each with size

3×3

3×3

each. The last layer replaces the fully connected layer with a convolutional layer containing three filters with size

1×1

1×1

and a softmax regression function to obtain class label probability for each pixel.
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图5.概述提议的完全卷积神经网络架构。神经网络包括三个卷积层。前两个卷积层含有每32个与过滤器尺寸<br><br>3×3 <br><br>3×3 <br><br>的每个。最后一层与含三个过滤器大小为卷积层替代了完全连接层<br><br>1×1 <br><br>1×1 <br><br>和SOFTMAX回归函数,以获得每个像素类别标签概率。
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图 5.建议的完全卷积神经网络体系结构概述。神经网络由三个卷积层组成。前两个卷积层包含 32 个具有大小的滤镜<br><br>3×3<br><br>3×3<br><br>每个。最后一层将完全连接的图层替换为包含三个大小滤波器的卷积层<br><br>1×1<br><br>1×1<br><br>和一个软最大值回归函数,用于获取每个像素的类标签概率。 ...
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图5.综述了所提出的全卷积神经网络结构。神经网络由三个卷积层组成。前两个卷积层包含32个滤波器,每个滤波器的大小<br>3×3个<br>3×3个<br>每一个。最后一层用包含三个滤波器的卷积层替换完全连接层。<br>1×1<br>1×1<br>以及一个Softmax回归函数,以获得每个像素的类标签概率。<br>
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