Compartilhamento de tecnologia

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A primeira semana do quarto curso Redes Neurais Convolucionais

1.1 Problemas encontrados na visão computacional (Visão computacional)

Um desafio ao aplicar a visão computacional éentrada de dadosPode ser muito grande.

• O tamanho dos dados de uma imagem pequena de 64×64 é 64×64×3 (3 canais de cores).Então nosso autovetor$x$A dimensão é 12288.
• Para uma imagem de 1000×1000, a dimensão do vetor de características atinge 1000×1000×3.
• Se houver 1.000 unidades ocultas na primeira camada oculta e todos os pesos formarem uma matriz $C^{[1]}$ . O tamanho desta matriz em uma rede padrão totalmente conectada é de 1.000×3 milhões. Para fazer isso, precisamos realizar um cálculo de convolução,

1.2 Exemplo de operação de convolução: exemplo de detecção de borda

A operação de convolução é o componente mais básico da rede neural convolucional e é usada como exemplo introdutório.

1.2.1 Etapas de detecção de bordas

Ao detectar objetos de imagem, podemos detectar bordas verticais na imagem.

Obtenha uma imagem em tons de cinza 6×6. Por ser uma imagem em tons de cinza, é uma matriz 6×6×1,

• Para detectar bordas verticais em uma imagem, você pode construir uma matriz 3x3 (filtro/kernel) [ 1 0 − 1 1 0 − 1 1 0 − 1 ] início{bmatriz}1
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