网站制作找哪家公司好,青岛市北建设集团网站,响应式门户网站,南京互联网公司卷积计算的直观体现如上所示#xff0c;一张汽车图片经过了多次卷积操作#xff0c;一开始卷积在提取低层次的特征(检测边缘)#xff0c;然后逐渐提取高层次的特征(完整的物体)不同的卷积探测器我们可以看到同一张图片经过不同的卷积核#xff0c;得到的结果是不一样的一张汽车图片经过了多次卷积操作一开始卷积在提取低层次的特征(检测边缘)然后逐渐提取高层次的特征(完整的物体)不同的卷积探测器我们可以看到同一张图片经过不同的卷积核得到的结果是不一样的也就是说不同的卷积核提取的特征是不一样的。例如你输入一个老鼠的图片将二维或者三维的图片转化成矩阵形式。对于图像处理我们一般选取局部进行分析和处理。橘色框中的矩阵对应为下面我们就要用到卷积核了我们想要提取老鼠的尾巴这个特征那么假设我们的卷积核为:对于上面的卷积(50*30)(50*30)(50*30)(20*30)(50*30)6600对于不能识别的特征曲线的卷积核与其卷积后得到的值为0参考链接1.https://blog.csdn.net/charleswangzi/article/details/827330162.今日头条B站AI专栏3.掘金加个“星标★”欢迎留言阿广 · 一个会讲段子的科学探索者欢迎转发给更多人也是对作者最大的支持谢谢后续会更新计算机视觉和深度学习、机器学习数学基础等系列文章希望得到大家的支持和鼓励
