图像分类是图像级别的，图像语义分割是到像素点级别的。
FCN可作为图像语义分割的基础框架参考。FCN论文,FCN原作代码
FCN的提出主要解决了：一般的CNN分类网络，如VGG和Resnet，会在网络的最后加入全连接层，经过softmax获取类别概率信息，但这个概率是一维的，所以只能对整个图片进行分类，是谓图像级别。
FCN结构提出将后面几个全连接替换成卷积，便可以获得一张2维的feature map，然后再接softmax便可获得每个像素点的分类信息，是谓像素点级别。可以支持解决图像语义分割问题。
图像语义分割整体流程：下采样+上采样 > 特征融合 > 获取像素级别类别判断