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1.卷积网络推动了视觉识别的发展。 2.早前的卷积网络运用当中，将每个像素标记为封闭对象或一个某个类别，这样的做法存在缺点。也就是传统的卷积网络存在缺点。 3.实验证明，端到端的FCN网络在语义分割任务当中超过了现有水平，这是第一个在像素级别且在监督式预训练完成的网络模型。
解释一下语义分割一般在业界会将其和像素级别的学习等同起来，对于每一个像素点判断一下他是什么东西，概率是多少。例如，判断某个像素点是什么，判断其大概率是个门，那么我们就将其归类到门当中。这样，我们可以看到，语义分割是一个十分笨重，但是又十分重要的内容。
4.语义分割面临着语义信息和位置信息之间固有的紧张关系，后期经验表明，全局信息和局部信息往往不能同时得到，但是两者的重要程度是相同的。
解释一下，这里是在说语义分割当中的最大问题。就是局部信息和全局信息都很重要，但是并不能同时得到。同时，这也就涉及到了感受野的概念，这篇文章当中体现的还不明显，但是之后的文章会有更多体现。
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