FCN不要pooling层，只做卷积，这样就不用上采样，效果会怎样？ 如题 6，992 ？ 这么做的话之后的feature map感受野会很小，效果会变差，这个没什么可质疑的，不过现在出来了dilated conv一定程度上可以弥补这个问题。。
怎样提高simulink建模能力 有几种原因可能导致仿真运行速度很慢：1.模型中有一个 MATLAB 函数块：当存在 MATLAB Fcn 模块时，在每个采样时间都会调用 MATLAB 解释器。这会大大降低仿真速度。所以，应尽可能使用内置Simulink模块。2.MATLAB S函数（S-Function）：在每个时间步长都会计算 S-Function。把MATLAB代码转为MEX文件，这样性能可以得到显著提高。此外，如果可能，应尽量使用内置模块建模。3.较小的步长或采样时间（或者彼此间不是倍数关系的采样时间）：为了在仿真期间捕获重要事件，有时必须设置最够小的步长；反过来，步长太小会导致产生不必要的输出点，从而减慢仿真速度。4.最大步长太小：如果您更改了最大步长，请尝试用默认值（设置为自动）来运行仿真。5.您要求的精度可能过高：默认相对容差（0.1%精度）通常就足够了。对于状态趋于零的模型，如果绝对容差参数太小，则仿真可能在近零状态值附近采用过多步长。有关容错度的详细信息，请参阅《使用 Simulink 手册》第 5-13 页。请记住，所有要输入的容差值都是绝对值。所以，默认相对容差值设置为 1e-3 时，意味着相对容差是 0.001，或者 0.1%（采用百分比形式）。6.时间尺度可能太长：减少时间间隔。7.您的模型中包含一个 Memory 模块：。
FCN中heatmap热图如何经过之后的双线性插值上采得到语义分割结果？
simulink里面怎样实现系数可变的传递函数 在matlab中函数如下公式：<；br>；<；img src=\"https：//pic.wenwen.soso.com/p/20180827/20180827044431-1973256730_jpeg_348_53_7767.jpg\"/>；<；br>；<；br>；这种用法主要出现在信号。
什么是全卷积神经网络？怎么理解？ 我们先了解什么是卷积神经网络：传统的神经网络分为三层：输入层、隐藏层、输出层而卷积神经网络分为：输入层、卷积层、激励层、池化层、全连接层全卷积神经网络（FCN）与卷积神经网络（CNN）的区别在把于CNN最后的全连接层换成卷积层，输出的是一张已经Label好的图片。详细一点地来说就是FCN对图像进行的是像素级的一个分类与CNN在卷积层之后使用全连接层得到固定长度的特征向量进行分类（全联接层＋softmax输出）不同FCN是可以接收任意大小的输入图像的，采用反卷积层对最后一个卷积层的特征图进行上采样，就可以让他恢复到同雨来输入图像的相同尺寸了这样一来就可以对每个像素都产生一个预测，并且同时还保留了原始图像中的空间信息，最后在上采样的特征图上进行像素分类还有FCN的缺点：那就是在对各个像素进行分类的时候，FCN并没有考虑到像素之间的一个关联，这样分类效果是不够精细的。
matlab 中的From Workspace 怎么用 from workspace模块是从matlab中workspace中导入数据的，你想导入.txt文件数据，simulink是matlab最重要的组件之一，它提供一个动态系统建模、仿真和综合分析的集成环境。。
