読み方：エフシーエヌ

FCN【Fully Convolutional Network】

概要

FCNとは、画像認識などに用いられるニューラルネットワークの構造の一つで、全結合層を用意せずに畳み込み層のみで構成されたもの。画素単位で被写体への帰属を決定する画像セグメンテーションなどのタスクに利用される。

一般的な画像分類モデルは畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を利用することが多いが、畳み込み層の後の終盤に全結合層を持つ。FCNはこの全結合層を廃して1×1の畳み込みを行う畳み込み層から最終的な出力を得る。

前半の畳み込み層の挙動は通常のCNNと同様だが、モデルの後半で、抽出された低解像度の特徴マップを元の入力画像と同じサイズまで拡大する「アップサンプリング」という処理を行い、各画素ごとにクラス分類の結果を割り当てる。

この仕組みにより、画像の中に何が写っているかだけでなく、それがどこに、どのような形状で存在しているかを詳細に把握できるようになった。画素単位で何が写っているのか正確に特定するタスクを「セマンティックセグメンテーション」（semantic segmentation）と呼び、医用画像の解剖学的構造の把握や自動運転における周囲の状況把握など、状況を精密に認識する必要のある分野に応用されている。