為 -使用矩陣進行卷積操作,計算量: 卷積就變成了矩陣乘 ...
卷積 什么是二維卷積呢 看下面一張圖就一目了然: 卷積就是循環對圖像跟一個核逐個元素相乘再求和得到另外一副圖像的操作,比如結果圖中第一個元素 是怎么算的呢 原圖中 的區域與 的核逐個元素相乘再相加: 算完之后,整個框再往右移一步繼續計算,橫向計算完后,再往下移一步繼續計算。 簡而言之,卷積是一個對應位置像素值相乘后再相加的操作。 不難發現,前面我們用 的核對一副 的圖像進行卷積,得到的是 的圖,圖 ...
2020-03-30 11:14 0 1440 推薦指數:
為 -使用矩陣進行卷積操作,計算量: 卷積就變成了矩陣乘 ...
上期我們講解了卷積神經網絡的基本結構,相信你們已經有一個大概的概念了,這期具體講解卷積神經網絡中最基本組成部分-卷積操作,使用邊緣檢測做為入門樣例,接下來讓你們看到卷積是如何進行運算的。 人臉檢測 神經網絡的前幾層只能檢測邊緣邊緣,比如:人臉的鼻子旁邊的垂直線,后面的幾層 ...
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本文來源1:http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/9993371 本文來源2:http://blog.csdn.net/qiaofangjie/article/details/16826849 卷積神經網絡是人工神經網絡的一種 ...
在做卷積處理時,圖片的邊緣經常不能進行處理,因為錨點無法覆蓋每個邊緣像素點,處理這種問題的一個有效的辦法就是 邊緣填補 有以下幾種方法: BORDER_DEFAULT :將最近的像素進行映射 BORDER_CONSTANT :用指定的像素填充邊緣 ...
目錄 Feature maps Why not Linear 335k or 1.3MB em... Receptive Field ...
Caffe的卷積原理 Caffe中的卷積計算是將卷積核矩陣和輸入圖像矩陣變換為兩個大的矩陣A與B,然后A與B進行矩陣相乘得到結果C(利用GPU進行矩陣相乘的高效性),三個矩陣的說明如下: (1)在矩陣A中 M為卷積核個數,K=k*k,等於卷積核大小,即第一個矩陣每行為一個 ...
一 計算機視覺 把神經網絡應用於計算機視覺時,有一個很大的挑戰,就是數據的輸入可能會非常大。舉個例子,在過去的課程中,你們一般操作的都是 64×64 的小圖片,實際上,它的數據量是 64×64×3,因為每張圖片都有 3 個顏色通道。如果計算一下的話,可得知數據量為 12288,所以我們的特征向量 ...