【小白学习深度学习】encoder-decoder架构
【摘要】 结构简介：Encode-Decoder模型：编码解码模型。Encode编码：接收输入（CNN，RNN等），并输出特征向量的网络在语义分割中，就是用pooling池化层减小空间的维度。decoder解码：从encode中获取特征向量，输出与预期输出最近似的结果的网络。在语义分割中，逐渐恢复图像的细节信息和它的空间维度。通常在Encode和Decoder直接还有一个连接（跨层连接）结构的应用：应...
结构简介：
Encode-Decoder模型：编码解码模型。
Encode编码：接收输入（CNN，RNN等），并输出特征向量的网络
在语义分割中，就是用pooling池化层减小空间的维度。
decoder解码：从encode中获取特征向量，输出与预期输出最近似的结果的网络。
在语义分割中，逐渐恢复图像的细节信息和它的空间维度。
通常在Encode和Decoder直接还有一个连接（跨层连接）
结构的应用：
应用Encode-Decoder结构的两种算法如下：
1.U-Net
2.SegNet
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