CNN是怎样一步步工作的?
2024-08-26 14:20:10
为了完成我们的卷积,我们不断地重复着上述过程,将feature和图中每一块进行卷积操作。最后通过每一个feature的卷积操作,我们会得到一个新的二维数组。这也可以理解为对原始图像进行过滤的结果,我们称之为feature map,它是每一个feature从原始图像中提取出来的“特征”。其中的值,越接近为1表示对应位置和feature的匹配越完整(定位角点和语义分割进行识别也是这个道理吧),越是接近-1,表示对应位置和feature的反面匹配越完整,而值接近0的表示对应位置没有任何匹配或者说没有什么关联。
最新文章
- php生成网页桌面快捷方式
- 4815 江哥的dp题a
- iOS 16进制字符串转换成int十进制
- MVC5 + EF6 + Bootstrap3 (12) 新建数据
- Android实现推送方式解决方案(转)
- Grunt 之 RequireJS
- 声明了包的类Java命令找不到或无法加载主类
- Linux 数据 CD 刻录
- CI(CodeIgniter)学习第二讲
- 有一个警告:Could not open/create prefs root node
- 学习c++语言应该牢记的50条准则,同样学习其他语言也一样
- 201521123077 《Java程序设计》第5周学习总结
- 单KEY业务,数据库水平切分架构实践
- SQL注入攻击三部曲之入门篇
- pycharm的断点调试与TODO标记
- CSS3之动画模块实现云朵漂浮效果
- Java覆盖
- OpenCV学习一《Linux下安装OpenCV》
- mysql存储过程双重循环示例
- hdu 5003 模拟水题 (2014鞍山网赛G题)