三维卷积(Convolutions over volumes) 在上面笔记中你已经知道如何对二维图像做卷积了,现在看看如何执行卷积不仅仅在二维图像上,而是三维立体上。 我们从一个例子开始,假如说你不仅想检测灰度图像的特征,也想检测RGB彩色图像的特征。彩色图像如果是 ...
三维卷积 Convolutions over volumes 假如说你不仅想检测灰度图像的特征,也想检测 RGB 彩色图像的特征。彩色图像如果是 ,这里的 指的是三个颜色通道,你可以把它想象成三个 图像的堆叠。为了检测图像的边缘或者其他的特征,不是把它跟原来的 的过滤器做卷积,而是跟一个三维的过滤器,它的维度是 ,这样这个过滤器也有三层,对应红绿 蓝三个通道。 给这些起个名字 原图像 ,这里的第一 ...
2018-11-04 19:13 0 2651 推荐指数:
三维卷积(Convolutions over volumes) 在上面笔记中你已经知道如何对二维图像做卷积了,现在看看如何执行卷积不仅仅在二维图像上,而是三维立体上。 我们从一个例子开始,假如说你不仅想检测灰度图像的特征,也想检测RGB彩色图像的特征。彩色图像如果是 ...
1 边缘检测(Edge detection) 卷积运算是卷积神经网络最基本的组成部分,看一个例子,这是一个 6×6 的灰度图像,因为是灰度图像,所以它是 6×6×1 的矩阵,而不是 6×6×3 的,因为没有 RGB 三通道,为了检测图像中的垂直边缘,可以构造一个 3×3矩阵,像这样,它被 ...
由于计算机视觉的大红大紫,二维卷积的用处范围最广。因此本文首先介绍二维卷积,之后再介绍一维卷积与三维卷积的具体流程,并描述其各自的具体应用。 1. 二维卷积 图中的输入的数据维度为14×14">14×1414×14,过滤器大小为5× ...
作者:szx_spark 由于计算机视觉的大红大紫,二维卷积的用处范围最广。因此本文首先介绍二维卷积,之后再介绍一维卷积与三维卷积的具体流程,并描述其各自的具体应用。 1. 二维卷积 图中的输入的数据维度为\(14\times 14\),过滤器大小为\(5\times 5\),二者 ...
4.4特殊应用:人脸识别和神经网络风格转换 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~ 吴恩达老师课程原地址 4.11一维和三维卷积 二维和一维卷积 对于2D卷积来说,假设原始图像为\(14*14*3\)的三通道图像,使用32个\(5*5*3\)的卷积核(其中3表示通道 ...
左边10的部分表示较亮的部分,可以看到将左边图片中间的线-->右边图片扩大加粗了。 区分 两者的变化。 2、padding的意义:(n+2p-(f-1))**2 有步长[(n+2p-f)/s ]+1 第一、防止图片经过多次卷积之后大小变 ...
PointNet++是在PointNet上做出了改进,考虑了点云局部特征提取,从而更好地进行点云分类和分割。 先简要说一下PointNet: PointNet,其本质就是 ...
CVPR2020:点云分析中三维图形卷积网络中可变形核的学习 Convolution in the Cloud: Learning Deformable Kernels in 3D Graph Convolution Networks for Point Cloud Analysis 论文地址 ...