由於計算機視覺的大紅大紫,二維卷積的用處范圍最廣。因此本文首先介紹二維卷積,之后再介紹一維卷積與三維卷積的具體流程,並描述其各自的具體應用。 1. 二維卷積 圖中的輸入的數據維度為14×14">14×1414×14,過濾器大小為5× ...
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 的灰度圖像,因為是灰度圖像,所以它是 的矩陣,而不是 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 矩陣,像這樣,它被稱為過濾器,在論文它有時候會被稱為核。對這個 的圖像進行卷積運算,卷積運算用 來表示,用 的過濾器對其進行卷積。這個卷積運算的輸出將會是一個 的矩陣,你可 ...
2021-07-27 20:38 0 382 推薦指數:
由於計算機視覺的大紅大紫,二維卷積的用處范圍最廣。因此本文首先介紹二維卷積,之后再介紹一維卷積與三維卷積的具體流程,並描述其各自的具體應用。 1. 二維卷積 圖中的輸入的數據維度為14×14">14×1414×14,過濾器大小為5× ...
作者:szx_spark 由於計算機視覺的大紅大紫,二維卷積的用處范圍最廣。因此本文首先介紹二維卷積,之后再介紹一維卷積與三維卷積的具體流程,並描述其各自的具體應用。 1. 二維卷積 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 ...
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 ...
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 ...
介紹一維卷積的兩種計算方法: 1.h(n)序列倒置->位移->相乘->取和 舉例:x(n) = [4,3,2,1],h(n) = [3,2,1]。 h(n)倒置為h'(n)[1,2,3],逐漸從前向x(n)位移,直到h'(n)最后一個元素3與x(n)第一個元素4接觸 ...
介紹一維卷積的兩種計算方法: 1.h(n)序列倒置->位移->相乘->取和 舉例:x(n) = [4,3,2,1],h(n) = [3,2,1]。 h(n)倒置為h'(n)[1,2,3],逐漸從前向x(n)位移,直到h'(n)最后一個元素3與x(n)第一個元素4接觸 ...
插值問題描述:已知一個函數上的若干點,但函數具體表達式未知,現在要利用已知的若干點求在其他點處的函數值,這個過程就是插值的過程. 1.一維插值 一維插值就是給出y=f(x)上的點(x1,y1),(x2,y2),…,(xn,yn),由此求出y=f(x)在點xa處的值ya的值. 實現一維 ...
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