科普-深度学习中的卷积-卷积核和滤波器的区别
卷积的目的是为了从输入中提取有用的特征。在图像处理中，有很多滤波器可以供我们选择。每一种滤波器帮助我们提取不同的特征。比如水平/垂直/对角线边缘等等。在CNN中，通过卷积提取不同的特征，滤波器的权重在训练期间自动学习。然后将所有提取到的特征“组合”以作出决定。 卷积的优势在于，权重共享和平 ...
原文：图像处理中滤波器(卷积核)
本文主要参考来源：图像处理其实很简单 线性滤波和卷积的关系：线性滤波可以说是图像处理最基本的方法，它可以允许我们对图像进行处理，产生很多不同的效果。做法很简单。首先，我们有一个二维的滤波器矩阵 有个高大上的名字叫卷积核 和一个要处理的二维图像。然后，对于图像的每一个像素点，计算它的邻域像素和滤波器矩阵的对应元素的乘积，然后加起来，作为该像素位置的值。这样就完成了滤波过程。 卷积或者协相关：对图像 ...
2019-01-12 15:26 0 2930 推荐指数：
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