FCN的全称是Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation，即语义分割的全卷积网络，是一个框架
CNN的全称是Convolutional Neural Networks，即卷积神经网络
诞生的背景：
对于一般的分类CNN网络，如VGG和Resnet，都会在网络的最后加入一些全连接层，经过softmax后就可以获得类别概率信息。但是这个概率信息是1维的，即只能标识整个图片的类别，不能标识每个像素点的类别，所以这种全连接方法不适用于图像分割
16个特征图，由特征图产生50个神经元（是不有点少）然后神经网络的连接，得到分类
原理：
什么叫全卷积网络？在cnn网络的基础上，去掉了全连接层，换成了卷积层
FCN是一个end-to-end的网络，实现像素级别（pixel-wise）的分类，即对每一个像素点都可以进行分类
全都是卷积？
https://www.kaggle.com/code/jokerak/fcn-voc/notebook
作用：
对图片进行语义分割
目前在图像分割领域比较成功的算法
训练：
使用：
