CNN邊緣檢測示例 直觀觀察CNN卷積結果
一 兩種示例濾波器 水平與垂直濾波器，分別用來檢測水平邊緣與豎直邊緣 二 簡單示例 假定矩陣中的數值表示灰度，那麼用此6*6的矩陣和vertical filter以stride=1進行卷積，可得到等式右邊的結果，那麼結果的矩陣正值表示檢測出的邊緣 若將原矩陣的灰白部分與黑暗部分對調再次使用vertical filter，可得到如等式右邊的矩陣，其結果變爲邊緣變成了值爲負數的黑色帶，那麼其表示圖片由
相關文章
- 1. 關於CNN（卷積神經網絡）最直觀的解釋
- 2. CNN卷積神經網絡原理的直觀理解
- 3. cnn-卷積
- 4. 邊緣檢測
- 5. CNN卷積方式總結
- 6. 一維卷積（1D-CNN）、二維卷積（2D-CNN）、三維卷積（3D-CNN）
- 7. 示例程序012--canny邊緣檢測
- 8. 卷積神經網絡 - 直觀理解
- 9. Canny邊緣檢測
- 10. CNN卷積網絡
- 更多相關文章...
- • Hibernate悲觀鎖 - Hibernate教程
- • Hibernate樂觀鎖 - Hibernate教程
- • 算法總結-雙指針
- • 算法總結-回溯法
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
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
- 1. 關於CNN（卷積神經網絡）最直觀的解釋
- 2. CNN卷積神經網絡原理的直觀理解
- 3. cnn-卷積
- 4. 邊緣檢測
- 5. CNN卷積方式總結
- 6. 一維卷積（1D-CNN）、二維卷積（2D-CNN）、三維卷積（3D-CNN）
- 7. 示例程序012--canny邊緣檢測
- 8. 卷積神經網絡 - 直觀理解
- 9. Canny邊緣檢測
- 10. CNN卷積網絡