3x3中值滤波怎么计算过程-计算机视觉学习笔记8噪声与滤波 计算机视觉.pdf
2022-04-21 19:09:59
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MatConvNet有一个简单的设计理念。它并没有将CNN包裹在复杂的软件层面上，而是直接将MATLAB命令直接展现为计算CNN构建模块的简单函数，如线性卷积和ReLU运算符。这些构建块很容易组合成完整的CNN，并可用于实现复杂的学习算法。尽管提供了几个真实的小型和大型CNN结构和训练例程，但仍可以利用MATLAB原型设计的高效性回到底层构建自己的结构。通常不需要C编码来实现新的结构。因此，MatConvNet是计算机视觉和CNN研究的理想场所
2022-04-06 16:06:49
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计算机视觉-CNN学习MATLAB源码
卷积神经网络（CNN 或 ConvNet）是一种深度学习网络架构，它直接从数据中学习，不需要手动提取特征。
CNN 特别适合在图像中寻找模式以识别物品、人脸和场景。这类网络也能很好地对一些非图像数据进行分类，如音频、时间序列和信号数据。
需要目标识别和计算机视觉的应用（如自动驾驶汽车和人脸识别应用）高度依赖 CNN。
卷积神经网络CNN的结构一般包含这几个层：
(1)输入层：用于数据的输入
(2)卷积层：使用卷积核进行特征提取和特征映射
(3)激励层：由于卷积也是一种线性运算，因此需要增加非线性映射
(4)池化层：进行下采样，对特征图稀疏处理，减少数据运算量。
(5)全连接层：通常在CNN的尾部进行重新拟合，减少特征信息的损失
CNN的三个特点：
(1)局部连接：这个是最容易想到的，每个神经元不再和上一层的所有神经元相连，而只和一小部分神经元相连。这样就减少了很多参数
(2)权值共享：一组连接可以共享同一个权重，而不是每个连接有一个不同的权重，这样又减少了很多参数。
(3)下采样：可以使用Pooling来减少每层的样本数
2022-04-06 12:05:18
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