一、FCN中的CNN
首先回顾CNN测试图片类别的过程，如下图：
主要由卷积，pool与全连接构成，这里把卷积与pool都看作图中绿色的convolution，全连接为图中蓝色的fully connected。卷积主要是获取高维特征，pool使图片缩小一半，全连接与传统神经网络相似作为权值训练，最后通过softmax输出概率最高的类别。上图中nxn表示feature map（特征图）大小， 如原图大小为227x227,经过卷积与pool后得到55x55的特征图（一层的特征图可以有多个类别）。主要由卷积，p
