原文:【34】三维卷积

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 ,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 ...

2020-02-27 18:39 0 621 推荐指数:

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1-6 三维卷积

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 6×6×3,这里的 3指的是三个颜色通道,你可以把它想象成三个 6×6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 ...

Mon Nov 05 03:13:00 CST 2018 0 2651
卷积运算(二三维

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 ...

Wed Jul 28 04:38:00 CST 2021 0 382
卷积神经网络(CNN)之一卷积、二卷积三维卷积详解

由于计算机视觉的大红大紫,二卷积的用处范围最广。因此本文首先介绍二卷积,之后再介绍一卷积三维卷积的具体流程,并描述其各自的具体应用。 1. 二卷积 图中的输入的数据维度为14×14">14×1414×14,过滤器大小为5&#x00D7 ...

Mon Jun 03 04:03:00 CST 2019 0 663
卷积神经网络(CNN)之一卷积、二卷积三维卷积详解

作者:szx_spark 由于计算机视觉的大红大紫,二卷积的用处范围最广。因此本文首先介绍二卷积,之后再介绍一卷积三维卷积的具体流程,并描述其各自的具体应用。 1. 二卷积 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 ...

Tue Feb 13 03:55:00 CST 2018 2 64812
iOS动画 三维透视投影 m34

transform的结构如下:struct CATransform3D{ CGFloat m11, m12, m13, m14; CGFloat m21, m22, m23, m24; CGFloat m31, m32, m33, m34; CGFloat m41, m42, m43 ...

Mon Feb 22 04:44:00 CST 2016 0 2381
[DeeplearningAI笔记]卷积神经网络4.11一三维卷积

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 4.11一三维卷积和一卷积 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 ...

Sun Aug 19 05:38:00 CST 2018 0 1501
深度学习-边缘检测卷积核阐述、padding的意义、三维卷积

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 ...

Sat Oct 02 03:49:00 CST 2021 0 94
 
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