1.语义分割：语义分割指按图片各个像素的实际含义，对各像素进行分类，从而实现图片上的分割效果
2.论文中的figure2:就是把卷积神经网络改成了全卷积神经网络，把CNN的全连接层改成了1*1的卷积层。
3.文字描述figure3:该图描述FCN-8s,FCN-16s,FCN-32s。FCN-32s即把conv6-7得到的结果直接进行32倍的上采样。FCN-16s即把pool4得到的结果进行两倍的上采样，然后和pool4得到的结果融合，再进行16倍的上采样。FCN-8s即把conv7得到的结果进行4倍上采样，然后将pool4得到的结果进行2倍上采样，最后将这两个的结果和pool3融合，再进行8倍的上采样。
4.Results提到的前3个指标:
pixel accuracy:标记正确的像素占总像素的比例。
mean accuraccy：计算每个类内被正确分类像素的比例，再求所有类的平均
mean IU:：计算真实值和预测值的交集和并集之比
5.测试结果，整个训练过程的loss和指标的变化趋势见下图。由图可见，训练集的准确率呈上升趋势，loss呈下降趋势，miou呈上升趋势。验证集的准确率在epoch50之前震荡较为厉害，在epoch50之后总体呈下降趋势；验证集的loss在epoch50之前呈下降趋势，在epoch50之后呈上升趋势；验证集的miou在epoch150之前呈上升趋势，epoch150之后呈下降趋势。得出结论：过拟合
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