cnn中的滤波器实际上是用来降噪音增强特征的算法
如右矩阵为增强该30所描绘出来的图像,某种意义来讲就是增强该种特征
一层卷积中可以有多个卷积核,如下图提取人形特征
那么第一层卷积就有四层输出,如下
接下来,用第一层卷积的四层输出提取进一步的特征,如头,腿等
主要也是在如下的两层输出中提取的
那么过程为:(其中可知第二层卷积的卷积核为3维结构【下面第二张图】)
cnn中的滤波器实际上是用来降噪音增强特征的算法
如右矩阵为增强该30所描绘出来的图像,某种意义来讲就是增强该种特征
一层卷积中可以有多个卷积核,如下图提取人形特征
那么第一层卷积就有四层输出,如下
接下来,用第一层卷积的四层输出提取进一步的特征,如头,腿等
主要也是在如下的两层输出中提取的
那么过程为:(其中可知第二层卷积的卷积核为3维结构【下面第二张图】)
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