計算機視覺的三個應用場景
由畫素構成，一張的資料量很大，如果採用傳統的dnn其參數量巨大，難以處理。為此，需要進行卷積計算，它是卷積神經網路中非常重要的一塊。
卷積運算是卷積神經網路最基本的組成部分，使用邊緣檢測作為入門樣例。
這是乙個6×6的灰度影象。因為是灰度影象，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。為了檢測影象中的垂直邊緣，你可以構造乙個3×3矩陣。在共用習慣中，在卷積神經網路的術語中，它被稱為過濾器。我要構造乙個3×3的過濾器，有時也會被稱為核。
卷積運算的輸出將會是乙個4×4的矩陣，你可以將它看成乙個4×4的影象。。為了計算第乙個元素，在4×4左上角的那個元素，使用3×3的過濾器，將其覆蓋在輸入影象，如下圖所示。然後進行元素乘法運算，所以，然後將該矩陣每個元素相加得到最左上角的元素。
動態演示：
為什麼這個可以做垂直邊緣檢測呢？讓我們來看另外乙個例子。這是乙個簡單的6×6影象，左邊的一半是10，右邊一般是0。如果你把它當成乙個，左邊那部分看起來是白色的，畫素值10是比較亮的畫素值，右邊畫素值比較暗，使用灰色來表示0，儘管它也可以被畫成黑的。裡，有乙個特別明顯的垂直邊緣在影象中間，這條垂直線是從黑到白的過渡線，或者從白色到深色。
這裡的維數似乎有點不正確，檢測到的邊緣太粗了。因為在這個例子中，太小了。如果用乙個1000×1000的影象，而不是6×6的會很好地檢測出影象中的垂直邊緣。
卷積與卷積神經網路
神經網路中的卷積是指用乙個卷積核 也叫濾波器 實質上是乙個矩陣，在影象上掃瞄一遍，得到乙個新的影象。掃瞄的實質，就是矩陣大小的影象畫素值，和卷積核做運算，然後得到新的畫素值，放到新的影象中 運算不是一行乘一列的乘法，而是哈達馬積，即對應位置的元素一一相乘。最後，把哈達馬積得到的矩陣上的每乙個元素求和...
1 2 1 3卷積神經網路筆記 邊緣檢測例項
一.如何在影象中檢測 垂直 邊緣 計算過程 左圖 灰度影象6 6矩陣，彩色影象為6 6 3，灰度影象沒有rgb三通道 中間圖 為檢測圖形垂直邊緣，構建3 3矩陣，稱為過濾器 或核 卷積的計算過程 4 4矩陣的下標為 1,1 的值如下圖所示 將3 3矩陣與6 6矩陣相應元素相乘，再相加即可。3 1 1...
神經網路 卷積神經網路
這篇卷積神經網路是前面介紹的多層神經網路的進一步深入，它將深度學習的思想引入到了神經網路當中，通過卷積運算來由淺入深的提取影象的不同層次的特徵，而利用神經網路的訓練過程讓整個網路自動調節卷積核的引數，從而無監督的產生了最適合的分類特徵。這個概括可能有點抽象，我盡量在下面描述細緻一些，但如果要更深入了...