Condivisione della tecnologia

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La prima settimana del quarto corso Reti Neurali Convoluzionali

1.1 Problemi riscontrati nella visione artificiale (Computer vision)

Una sfida quando si applica la visione artificiale èinserimento datiPuò essere molto grande.

• La dimensione dei dati di una piccola immagine 64×64 è 64×64×3 (3 canali di colore).Quindi il nostro autovettore$X$La dimensione è 12288.
• Per un'immagine 1000×1000, la dimensione del vettore delle caratteristiche raggiunge 1000×1000×3.
• Se ci sono 1000 unità nascoste nel primo strato nascosto e tutti i pesi formano una matrice ${L\text{'}}^{[1]}$ . La dimensione di questa matrice in una rete standard completamente connessa è 1000×3 milioni. Per fare ciò, dobbiamo eseguire un calcolo di convoluzione,

1.2 Esempio di operazione di convoluzione: esempio di rilevamento dei bordi

L'operazione di convoluzione è il componente più basilare della rete neurale convoluzionale e viene utilizzato come esempio introduttivo.

1.2.1 Passaggi di rilevamento dei bordi

Quando rileviamo oggetti immagine, possiamo rilevare i bordi verticali nell'immagine.

Scatta un'immagine in scala di grigi 6×6. Poiché è un'immagine in scala di grigi, è una matrice 6×6×1,

• Per rilevare i bordi verticali in un'immagine, puoi costruire una matrice 3x3 (filtro/kernel) [ 1 0 − 1 1 0 − 1 1 0 − 1 ] inizio{matriceb}1
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