【从零开始学习深度学习】23. CNN中的多通道输入及多通道输出计算方式及1X1卷积层介绍
之前我们用到的输入和输出都是二维数组,但真实数据的维度经常更高。例如,彩色图像在高和宽2个维度外还有RGB(红、绿、蓝)3个颜色通道。假设彩色图像的高和宽分别是h和w(像素),那么它可以表示为一个3×h×w的多维数组。我们将大小为3的这一维称为通道(channel)维。本文我们将介绍含多个输入通道或多个输出通道的卷积核。 1 多输入通道–单输出通道 ...
深度学习基础入门篇[8]::计算机视觉与卷积神经网络、卷积模型CNN综述、池化讲解、CNN参数计算
深度学习基础入门篇[8]::计算机视觉与卷积神经网络、卷积模型CNN综述、池化讲解、CNN参数计算 1.计算机视觉与卷积神经网络 1.1计算机视觉综述 计算机视觉作为一门让机器学会如何去“看”的学科,具体的说,就是让机器去识别摄像机拍摄的图片或视频中的物体,检测出物体所在的位置,并对目标物体进行跟踪,从而理解并描述出图片或视频里的场景和故事,以此来模拟人脑视觉系统。因此,计算机视觉也通常被...
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