全卷积网络 (FCN) 与传统卷积神经网络 (CNN) 的对比：图像语义分割的突破

全卷积网络（Fully Convolutional Network，FCN）是一种基于卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）的图像语义分割方法，与传统的CNN相比，FCN具有以下几点不同：

1. 输入输出的大小不固定：传统的CNN输入必须是固定大小的图像，输出也是一个固定大小的特征图，而FCN可以接受任意大小的输入图像，并输出与输入图像大小相同的特征图。
2. 使用反卷积层进行上采样：传统的CNN通常使用池化层进行下采样，但是下采样会导致特征图的大小减小，使得分割结果的精度下降。FCN使用反卷积层进行上采样，恢复特征图的大小，从而提高分割结果的精度。
3. 使用跳跃连接（Skip Connection）：传统的CNN只能捕捉局部的特征，而FCN使用跳跃连接将不同层次的特征图进行融合，从而获取全局的语义信息，提高分割结果的准确性。

总之，FCN相比传统的CNN在图像语义分割任务上表现更加优秀。

全卷积网络的结构特点

全卷积网络的结构特点包括：

1. 采用卷积神经网络的基本结构，包括卷积层、池化层、激活函数等；
2. 在最后一层卷积层后添加反卷积层，进行上采样，恢复特征图的大小；
3. 使用跳跃连接将不同层次的特征图进行融合，获取全局的语义信息；
4. 输出与输入图像大小相同的特征图，可适应任意大小的输入图像。

这些特点使得全卷积网络在图像语义分割任务上表现更加优秀。