原文:【34】三維卷積

三維卷積 Convolutions over volumes 在上面筆記中你已經知道如何對二維圖像做卷積了,現在看看如何執行卷積不僅僅在二維圖像上,而是三維立體上。 我們從一個例子開始,假如說你不僅想檢測灰度圖像的特征,也想檢測RGB彩色圖像的特征。彩色圖像如果是 ,這里的 指的是三個顏色通道,你可以把它想象成三個 圖像的堆疊。為了檢測圖像的邊緣或者其他的特征,不是把它跟原來的 的過濾器做卷積,而 ...

2020-02-27 18:39 0 621 推薦指數:

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1-6 三維卷積

三維卷積(Convolutions over volumes) 假如說你不僅想檢測灰度圖像的特征,也想檢測 RGB 彩色圖像的特征。彩色圖像如果是 6×6×3,這里的 3指的是三個顏色通道,你可以把它想象成三個 6×6圖像的堆疊。為了檢測圖像的邊緣或者其他的特征,不是把它跟原來 ...

Mon Nov 05 03:13:00 CST 2018 0 2651
卷積運算(二三維

1 邊緣檢測(Edge detection) 卷積運算是卷積神經網絡最基本的組成部分,看一個例子,這是一個 6×6 的灰度圖像,因為是灰度圖像,所以它是 6×6×1 的矩陣,而不是 6×6×3 的,因為沒有 RGB 三通道,為了檢測圖像中的垂直邊緣,可以構造一個 3×3矩陣,像這樣,它被 ...

Wed Jul 28 04:38:00 CST 2021 0 382
卷積神經網絡(CNN)之一卷積、二卷積三維卷積詳解

由於計算機視覺的大紅大紫,二卷積的用處范圍最廣。因此本文首先介紹二卷積,之后再介紹一卷積三維卷積的具體流程,並描述其各自的具體應用。 1. 二卷積 圖中的輸入的數據維度為14×14">14×1414×14,過濾器大小為5&#x00D7 ...

Mon Jun 03 04:03:00 CST 2019 0 663
卷積神經網絡(CNN)之一卷積、二卷積三維卷積詳解

作者:szx_spark 由於計算機視覺的大紅大紫,二卷積的用處范圍最廣。因此本文首先介紹二卷積,之后再介紹一卷積三維卷積的具體流程,並描述其各自的具體應用。 1. 二卷積 圖中的輸入的數據維度為\(14\times 14\),過濾器大小為\(5\times 5\),二者 ...

Tue Feb 13 03:55:00 CST 2018 2 64812
iOS動畫 三維透視投影 m34

transform的結構如下: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筆記]卷積神經網絡4.11一三維卷積

4.4特殊應用:人臉識別和神經網絡風格轉換 覺得有用的話,歡迎一起討論相互學習~ 吳恩達老師課程原地址 4.11一三維卷積和一卷積 對於2D卷積來說,假設原始圖像為\(14*14*3\)的三通道圖像,使用32個\(5*5*3\)的卷積核(其中3表示通道 ...

Sun Aug 19 05:38:00 CST 2018 0 1501
深度學習-邊緣檢測卷積核闡述、padding的意義、三維卷積

左邊10的部分表示較亮的部分,可以看到將左邊圖片中間的線-->右邊圖片擴大加粗了。 區分 兩者的變化。 2、padding的意義:(n+2p-(f-1))**2 有步長[(n+2p-f)/s ]+1 第一、防止圖片經過多次卷積之后大小變 ...

Sat Oct 02 03:49:00 CST 2021 0 94
 
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