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卷积计算中的填充与步长

under 算法

在了解了卷积计算的原理后,我们很自然的就会面对一个问题:源图像经过卷积操作后得到的输出图像通常变小了我们设输入图像的大小为$n*n$,过滤器的大小为$f*f$,那我们得到的输出矩阵的大小将为$$(n-f+1)*(n-f+1)$$同时因为矩阵边缘的信息参与卷积的次数较少,会导致边缘信息的丢失。为...

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从边缘检测到卷积计算

under 算法

卷积(convolution)是CNN中的重要概念,虽然其计算方式很容易理解,但是表示的实际含义并不直观在此借边缘检测的例子来解释卷积的含义:对于左侧的图片来说,它的垂直边缘和水平边缘分别为右图所示而为了获取一张图片的边缘图像,我们要采用卷积的方式卷积的过程如上图所示左侧是一张$6*6*1$p...

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