質問: 私は現在、大学で Convolutional Neuron Network について勉強しています。本回はピクセルごとの画像分類 FCN に関して質問があり投稿させていただきました。FCN は全結合層をなくし、任意の画像サイズのものの予測を行うものと文献でみました。しかし、なぜ FCN を用いることで以下のページのようにピクセル単位の画像分類が可能になるのかが分かりません。 https://www.cs.gunma-u.ac.jp/~nagai/wiki/index.php?FCN(Fully%20Convolutional%20Network)%A4%CE%B3%D0%A4%A8%BD%F1%A4%AD もし、分かる方がいらっしゃいましたらご教授いただけると幸いです。 よろしくお願いします
回答: ピクセル単位の予測ができるのは、convolution および pooling した特徴マップを bilinear 補間で戻しているからだとわかりました。回答いただいた方々本当にありがとうございました。