卷積神經網絡CNN（1）——圖像卷積與反捲積
轉自：卷積神經網絡CNN（1）——圖像卷積與反捲積（後卷積，轉置卷積） 動態圖 1.前言 傳統的CNN網絡只能給出圖像的LABLE，但是在很多情況下需要對識別的物體進行分割實現end to end，然後FCN出現了，給物體分割提供了一個非常重要的解決思路，其核心就是卷積與反捲積，所以這裏就詳細解釋卷積與反捲積。 對於1維的卷積，公式（離散）與計算過程（連續）如下，要記住的是其中一個函
相關文章
- 1. 卷積神經網絡CNN（1）——圖像卷積與反捲積（後卷積，轉置卷積）
- 2. （CNN）卷積神經網絡（五）常見卷積神經網絡
- 3. 卷積神經網絡CNN
- 4. 卷積神經網絡(CNN)
- 5. 卷積神經網絡 CNN
- 6. 卷積神經網絡（CNN）
- 7. CNN卷積神經網絡
- 8. CNN - 卷積神經網絡
- 9. 卷積神經網絡 - CNN
- 10. cnn卷積神經網絡
- 更多相關文章...
- • PHP 獲取圖像寬度與高度 - PHP參考手冊
- • Hibernate的級聯與反轉 - Hibernate教程
- • Flink 數據傳輸及反壓詳解
- • Docker容器實戰(一) - 封神Server端技術
相關標籤/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
最新文章
- 1. python的安裝和Hello，World編寫
- 2. 重磅解讀：K8s Cluster Autoscaler模塊及對應華爲雲插件Deep Dive
- 3. 鴻蒙學習筆記2（永不斷更）
- 4. static關鍵字 和構造代碼塊
- 5. JVM筆記
- 6. 無法啓動 C/C++ 語言服務器。IntelliSense 功能將被禁用。錯誤: Missing binary at c:\Users\MSI-NB\.vscode\extensions\ms-vsc
- 7. 【Hive】Hive返回碼狀態含義
- 8. Java樹形結構遞歸（以時間換空間）和非遞歸（以空間換時間）
- 9. 數據預處理---缺失值
- 10. 都要2021年了，現代C++有什麼值得我們學習的？
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
- 1. 卷積神經網絡CNN（1）——圖像卷積與反捲積（後卷積，轉置卷積）
- 2. （CNN）卷積神經網絡（五）常見卷積神經網絡
- 3. 卷積神經網絡CNN
- 4. 卷積神經網絡(CNN)
- 5. 卷積神經網絡 CNN
- 6. 卷積神經網絡（CNN）
- 7. CNN卷積神經網絡
- 8. CNN - 卷積神經網絡
- 9. 卷積神經網絡 - CNN
- 10. cnn卷積神經網絡