圖像卷積運算怎么算 能不能用最通俗語言講解“卷積”?圖像處理中3*3,5*5模板卷積怎么算的?
能不能用最通俗語言講解“卷積”?圖像處理中3*3,5*5模板卷積怎么算的?最流行的解釋:卷積是加權(quán)平均數(shù),它是一個點及其周圍點的加權(quán)平均數(shù)?;蛘呖梢哉J為卷積是一種濾波器。當然,取決于卷積核心,它可以是
能不能用最通俗語言講解“卷積”?圖像處理中3*3,5*5模板卷積怎么算的?
最流行的解釋:卷積是加權(quán)平均數(shù),它是一個點及其周圍點的加權(quán)平均數(shù)。
或者可以認為卷積是一種濾波器。當然,取決于卷積核心,它可以是高通濾波器或低通濾波器。
如果在圖像處理中使用卷積:低通濾波器是圖像去噪,高通濾波器是銳化。
如果在圖像識別中使用卷積:卷積是提取特征,可以是低頻特征、高頻特征或梯度特征(實際上是高頻特征)。
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡如何進行圖像識別?
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡通過用戶設計的損失融合(分類往往是交叉的)計算實際標簽和預測標簽之間的差異,使用梯度反向傳播最小化損失,并更新卷積核參數(shù)以生成新的預測值。重復此過程,直到培訓結(jié)束。