为 -使用矩阵进行卷积操作,计算量: 卷积就变成了矩阵乘 ...
卷积 什么是二维卷积呢 看下面一张图就一目了然: 卷积就是循环对图像跟一个核逐个元素相乘再求和得到另外一副图像的操作,比如结果图中第一个元素 是怎么算的呢 原图中 的区域与 的核逐个元素相乘再相加: 算完之后,整个框再往右移一步继续计算,横向计算完后,再往下移一步继续计算。 简而言之,卷积是一个对应位置像素值相乘后再相加的操作。 不难发现,前面我们用 的核对一副 的图像进行卷积,得到的是 的图,图 ...
2020-03-30 11:14 0 1440 推荐指数:
为 -使用矩阵进行卷积操作,计算量: 卷积就变成了矩阵乘 ...
上期我们讲解了卷积神经网络的基本结构,相信你们已经有一个大概的概念了,这期具体讲解卷积神经网络中最基本组成部分-卷积操作,使用边缘检测做为入门样例,接下来让你们看到卷积是如何进行运算的。 人脸检测 神经网络的前几层只能检测边缘边缘,比如:人脸的鼻子旁边的垂直线,后面的几层 ...
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本文来源1:http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/9993371 本文来源2:http://blog.csdn.net/qiaofangjie/article/details/16826849 卷积神经网络是人工神经网络的一种 ...
在做卷积处理时,图片的边缘经常不能进行处理,因为锚点无法覆盖每个边缘像素点,处理这种问题的一个有效的办法就是 边缘填补 有以下几种方法: BORDER_DEFAULT :将最近的像素进行映射 BORDER_CONSTANT :用指定的像素填充边缘 ...
目录 Feature maps Why not Linear 335k or 1.3MB em... Receptive Field ...
Caffe的卷积原理 Caffe中的卷积计算是将卷积核矩阵和输入图像矩阵变换为两个大的矩阵A与B,然后A与B进行矩阵相乘得到结果C(利用GPU进行矩阵相乘的高效性),三个矩阵的说明如下: (1)在矩阵A中 M为卷积核个数,K=k*k,等于卷积核大小,即第一个矩阵每行为一个 ...
一 计算机视觉 把神经网络应用于计算机视觉时,有一个很大的挑战,就是数据的输入可能会非常大。举个例子,在过去的课程中,你们一般操作的都是 64×64 的小图片,实际上,它的数据量是 64×64×3,因为每张图片都有 3 个颜色通道。如果计算一下的话,可得知数据量为 12288,所以我们的特征向量 ...