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卷积神经网络CNN（YannLecun，1998年）通过构建多层的卷积层自动提取图像上的特征，一般来说，排在前边较浅的卷积层采用较小的感知域，可以学习到图像的一些局部的特征（如纹理特征），排在后边较深的卷积层采用较大的感知域，可以学习到更加抽象的特征（如物体大小，位置和方向信息等）。CNN在图像分类和图像检测领域取得了广泛应用。
CNN提取的抽象特征对图像分类、图像中包含哪些类别的物体，以及图像中物体粗略位置的定位很有效，但是由于采用了感知域，对图像特征的提取更多的是以“一小块临域”为单位的，因此很难做到精细（像素级）的分割，不能很准确的划定物体具体的轮廓。
针对CNN在图像精细分割上存在的局限性，UC Berkeley的Jonathan Long等人2015年在其论文 “Fully convolutional networks for semantic segmentation”（用于语义分割的全卷积神经网络）中提出了Fully Convolutional Networks (FCN)用于图像的分割，要解决的核心问题就是图像像素级别的分类。论文链接： https://arxiv.org/abs/1411.4038
FCN与CNN的核心区别就是FCN将CNN末尾的全连接层转化成了卷积层：
以Alexnet为例，输入是227*227*3的图像，前5层是卷积层，第5层的输出是256个特征图，大小是6*6，即256*6*6，第6、7、8层分别是长度是4096、4096、1000的一维向量。
在FCN中第6、7、8层都是通过卷积得到的，卷积核的大小全部是1*1，第6层的输出是4096*7*7，第7层的输出是4096*7*7，第8层的输出是1000*7*7（7是输入图像大小的1/32）,即1000个大小是7*7的特征图（称为heatmap）。
经过多次卷积后，图像的分辨率越来越低，，为了从低分辨率的heatmap恢复到原图大小，以便对原图上每一个像素点进行分类预测，需要对heatmap进行反卷积，也就是上采样。论文中首先进行了一个上池化操作，再进行反卷积，使得图像分辨率提高到原图大小：
对第5层的输出执行32倍的反卷积得到原图，得到的结果不是很精确，论文中同时执行了第4层和第3层输出的反卷积操作（分别需要16倍和8倍的上采样），再把这3个反卷积的结果图像融合，提升了结果的精确度：
最后像素的分类按照该点在1000张上采样得到的图上的最大的概率来定。
FCN可以接受任意大小的输入图像，但是FCN的分类结果还是不够精细，对细节不太敏感，再者没有考虑到像素与像素之间的关联关系，丢失了部分空间信息。
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