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 ...
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,权重共享和平移不变性。同时还考虑到了像素空间的关系,而这一点很有用,特别是在计算机视觉任务中,因为这些任务通常涉及识别具有 ...
2019-12-14 19:55 1 1775 推荐指数:
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 ...
git:https://github.com/linyi0604/Computer-Vision ...
,如图所示: 得到的“新照片”的大小为:28*28*6. 其实,每个卷积层之后都会跟一个相应的 ...
【深度学习】CNN 中 1x1 卷积核的作用 最近研究 GoogLeNet 和 VGG 神经网络结构的时候,都看见了它们在某些层有采取 1x1 作为卷积核,起初的时候,对这个做法很是迷惑,这是因为之前接触过的教材的例子中最小的卷积核 ...
主要作用: 1、跨通道的特征整合 2、特征通道的升维和降维 3、减少卷积核参数(简化模型),对于单通道feature map 用单核卷积即为乘以一个参数,而一般情况都是多核卷积多通道,实现多个feature map的线性组合 4、可以实现与全连接层等价的效果。如在faster-rcnn ...
目录 感受野 多个小卷积核连续卷积和单个大卷积核卷积的作用相同 小卷积核的优势 参考资料 感受野 在卷积神经网络中,感受野(Receptive Field)的定义是卷积神经网络每一层输出的特征图(feature ...
目录 感受野 多个小卷积核连续卷积和单个大卷积核卷积的作用相同 小卷积核的优势 参考资料 感受野 在卷积神经网络中,感受野(Receptive Field)的定义是卷积神经网络 ...
1 - 引入 在我学习吴恩达老师Deeplearning.ai深度学习课程的时候,老师在第四讲卷积神经网络第二周深度卷积网络:实例探究的2.5节网络中的网络以及1×1卷积对1×1卷积做了较为详细且通俗易懂的解释。现自己做一下记录。 2 - 1×1卷积理解 假设当前输入张量维度 ...