CNN学习笔记：RGB图像处理

最新推荐文章于 2025-02-19 10:30:00 发布
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分类专栏： 读书笔记
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博客围绕CNN学习中RGB 3层矩阵的卷积处理展开。提出对3层矩阵如何做卷积及卷积后层数的问题，解答指出采用3层filter，如3x3x3大小，做卷积时对位相乘，27个乘积求和，卷积结果为1 layer。

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之前CNN学习中，遇到的例子，都是对灰度数字图像的处理，那么对于RGB这种 3 layers的矩阵，应该怎么做卷积处理呢？3 layers做过卷积之后，会得到几层呢？

答案如下：对于3层的原始数据，我们采用的filter一般也是3层，如果filter大小为3x3x3，那么做卷积运算时，依然采用对位相乘，其结果为第一层的9个乘积的和+第二层的9个乘积的和+第三层的9个乘积的和，即27个乘积之和，卷积核的每一次移动，仍然得到一个数据，所以卷积结果还是1 layer.

DL之CNN：卷积神经网络算法简介之原理简介(步幅/填充/特征图)、七大层级结构(动态图详解卷积/池化+方块法理解卷积运算)之详细攻略
头部AI社区如有邀博主AI主题演讲请私信—心比天高，仗剑走天涯，保持热爱，奔赴向梦想！低调，专注，谦虚，自律，反思，成长，还算比较正能量的博主，公益免费传播…内心特别想在AI界做出一些可以推进历史进程影响力的技术(兴趣使然，有点小情怀，也有点使命感呀
03-21 1万+
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MATLAB图像处理：RGB、HSV、YCbCr、LAB色彩空间
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什么是CNN？首先什么是CNN呢？我们在这里模仿儿童的学习方式，当小孩子学习一个陌生东西的时候，往往会从问题开始，这里我们拿CNN做对比，来介绍什么是CNN。 从上面的对话，我们知道CNN的全称是"Convolutional Neural Network"(卷积神经网络)。而神经网络是一种模仿生物神经网络（动物的中枢神经系统，特别是大脑）结构和功能的数学模型或计算模型。神经网络由大量的人工神经元...
CNN Matlab例子RGB_论文浅析-CNN在图形渲染Colorization中的应用
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Luke8844的博客
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永不秃头的程序员的博客
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最近在看DQN的时候发现resnet模型又有点不太理解，于是把从CNN到Resnet的资料看了一遍，以防忘记，整个备忘录。 卷积神经网络(CNN)，是深度学习中常见的一种网络结构，相比于传统的神经网络大量的神经节点带来的内存消耗过大和参数爆炸，CNN的出现很好解决了这一问题。一.CNN基本概念1.filter filter(过滤器)，是用来在卷积过程中提取图像...
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