CNN学习笔记:卷积运算
CNN学习笔记:卷积运算
边缘检测
卷积
卷积是一种有效提取图片特征的方法。一般用一个正方形卷积核,遍历图片上的每一个像素点。图片与卷积核重合区域内相对应的每一个像素值乘卷积核 、内相对应点的权重,然后求和,再加上偏置后,最后得到输出图片中的一个像素值。
卷积操作的作用
卷积是一种局部操作,通过一定大小的卷积核作用于局部图像区域获得图像的局部信息。
我们现在使用三种边缘卷积核(亦称滤波器),整体边缘滤波器、横向边缘滤波器和纵向边缘滤波器。
对立方体卷积
所谓的立方体卷积是指对多通道色彩的图形进行卷积操作。
我们需要有对应通道数的卷积层,此处为3层,每一层处理一个通道,按照卷积操作执行,最后会生成27个数据,将其合计后填入输出矩阵中即可。
填充Padding
在卷积操作中,卷积后的图形将会小于原始图形,并且图形缩小会导致丢失一些边缘信息,我们可以卷积操作之前对输入图形周围进行全零填充,来保证输出图形的尺寸和输入图形的尺寸一致。
设置步长
在上述的卷积过程中,卷积层在原始图形中沿着水平方向每次移动一格,最后输出图形的大小为5*5,当然我们也可以设置移动的间隔,比如为2.这样生成的输出图形的大小就会减小到3*3。
计算公式是这样的:(原始图形大小+2*填充厚度)/步长+1.
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