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YOLOv5算法详解-CSDN博客
2023年3月15日 · YOLOv5是一种单阶段目标检测算法，该算法在YOLOv4的基础上添加了一些新的改进思路，使其速度与精度都得到了极大的性能提升。 主要的改进思路如下所示： Head输出 …

YOLOv4算法详解 - CSDN …
YOLOv4是精度速度最优平衡, 各种调优手段是真香，本文主要从以下几个方面进行 …

FCN系列二 R-FCN - CSDN …
这里我的想法和@技术挖掘者 不谋而合，它的这篇文章： …

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FPN详解-CSDN博客

推荐验证方法
基础功能测试

上传文件到HDFS：hdfs dfs -put localfile /hdfs/path

运行MapReduce示例：hadoop jar hadoop-mapreduce-examples.jar pi 2 4

Web监控界面

HDFS状态：http://:9870

YARN任务：http://:8088

全卷积网络（Fully Convolutional Networks，FCN）是由Jonathan Long、Evan Shelhamer和Trevor Darrell在2014年提出的一种深度学习模型，主要用于图像分割任务。FCN通过将全卷积层替换传统的卷积网络中的全连接层，实现了端到端的像素级分类，极大地推动了图像分割技术的发展。

FCN 的主要思想
全卷积层：FCN的核心在于使用全卷积层（Convolutional Layers）来替代传统的卷积网络中的全连接层（Fully Connected Layers）。全卷积层可以保持输入图像的空间维度，使得网络的输出可以直接对应输入图像的每个像素，实现像素级的分类或分割。

跳跃结构：为了解决深层网络带来的梯度消失问题，FCN引入了跳跃结构（Skip Architecture），通过将低层的特征图与高层的特征图融合，使得网络能够更好地捕捉细节信息。

上采样：为了将特征图恢复到原始图像的尺寸，FCN使用上采样（Upsampling）或转置卷积（Transposed Convolution）技术。上采样可以增加特征图的分辨率，使其恢复到与原始输入图像相同的尺寸。