本文主要參考來源:圖像處理其實很簡單 線性濾波和卷積的關系:線性濾波可以說是圖像處理最基本的方法,它可以允許我們對圖像進行處理,產生很多不同的效果。做法很簡單。首先,我們有一個二維的濾波器矩陣(有個高大上的名字叫卷積核)和一個要處理的二維圖像。然后,對於圖像的每一個像素點,計算它的鄰域像素 ...
卷積的目的是為了從輸入中提取有用的特征。在圖像處理中,有很多濾波器可以供我們選擇。每一種濾波器幫助我們提取不同的特征。比如水平 垂直 對角線邊緣等等。在CNN中,通過卷積提取不同的特征,濾波器的權重在訓練期間自動學習。然后將所有提取到的特征 組合 以作出決定。 卷積的優勢在於,權重共享和平移不變性。同時還考慮到了像素空間的關系,而這一點很有用,特別是在計算機視覺任務中,因為這些任務通常涉及識別具有 ...
2019-12-14 19:55 1 1775 推薦指數:
本文主要參考來源:圖像處理其實很簡單 線性濾波和卷積的關系:線性濾波可以說是圖像處理最基本的方法,它可以允許我們對圖像進行處理,產生很多不同的效果。做法很簡單。首先,我們有一個二維的濾波器矩陣(有個高大上的名字叫卷積核)和一個要處理的二維圖像。然后,對於圖像的每一個像素點,計算它的鄰域像素 ...
git:https://github.com/linyi0604/Computer-Vision ...
,如圖所示: 得到的“新照片”的大小為:28*28*6. 其實,每個卷積層之后都會跟一個相應的 ...
【深度學習】CNN 中 1x1 卷積核的作用 最近研究 GoogLeNet 和 VGG 神經網絡結構的時候,都看見了它們在某些層有采取 1x1 作為卷積核,起初的時候,對這個做法很是迷惑,這是因為之前接觸過的教材的例子中最小的卷積核 ...
主要作用: 1、跨通道的特征整合 2、特征通道的升維和降維 3、減少卷積核參數(簡化模型),對於單通道feature map 用單核卷積即為乘以一個參數,而一般情況都是多核卷積多通道,實現多個feature map的線性組合 4、可以實現與全連接層等價的效果。如在faster-rcnn ...
目錄 感受野 多個小卷積核連續卷積和單個大卷積核卷積的作用相同 小卷積核的優勢 參考資料 感受野 在卷積神經網絡中,感受野(Receptive Field)的定義是卷積神經網絡每一層輸出的特征圖(feature ...
目錄 感受野 多個小卷積核連續卷積和單個大卷積核卷積的作用相同 小卷積核的優勢 參考資料 感受野 在卷積神經網絡中,感受野(Receptive Field)的定義是卷積神經網絡 ...
1 - 引入 在我學習吳恩達老師Deeplearning.ai深度學習課程的時候,老師在第四講卷積神經網絡第二周深度卷積網絡:實例探究的2.5節網絡中的網絡以及1×1卷積對1×1卷積做了較為詳細且通俗易懂的解釋。現自己做一下記錄。 2 - 1×1卷積理解 假設當前輸入張量維度 ...