CNN----卷积为何能提取图像特征

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#人工智能

本文介绍了卷积过程中如何使用过滤器识别图像特征，并通过计算得出特征的重要程度。同时，探讨了如何通过多次卷积和池化操作获得图像的高层特征。

一、曲线过滤器

二、过滤器作用于图像

对于过滤器识别的特征，将计算得到很大的值

不符合过滤器的特征，将得到很小的值

三、高层特征

对原图进行的第一次卷积，经过池化以后得到的特征图，是特征激活图。第二层的卷积，就是被激活特征的组合

 

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浅析卷积神经网络为何能够进行特征提取
weixin_42078618的博客
11-09 3万+
CNN在分类领域，有着惊人的效果。我们今天来聊聊为何CNN能有这么大的能力。 在此之前，我们先了解两个数学概念，特征值和特征向量。 这里先放3个传送门： https://blog.youkuaiyun.com/hjq376247328/article/details/80640544 https://blog.youkuaiyun.com/woainishifu/article/details/76418176 ...
原来CNN是这样提取图像特征的。。。
weixin_33737774的博客
11-26 6953
1.卷积操作 假设有一个5*5的图像，使用一个3*3的卷积核（filter）进行卷积，得到一个3*3的矩阵（其实是Feature Map，后面会讲），如下所示： 下面的动图清楚地展示了如何进行卷积操作（其实就是简单的点乘运算）： 一个图像矩阵经过一个卷积核的卷积操作后，得到了另一个矩阵，这个矩阵叫做特征映射（feature map）。每一个卷积核都...
为什么卷积可以提取特征？
AI与算法都要通俗易懂
05-19 1893
巧的是，下班路上刚手敲完大纲，晚上一个小伙伴来咨询学习LLM的事情，问我之前写的《五一节前吹的牛，五一期间没完成，今天忙里偷闲，给完成了。这是因为 resnet 中有大量的设计好的卷积层，因此，大部分将 resnet 作为骨干网络的神经网络，都是把 resnet 这一部分结构当做一个图像的特征提取器来使用。可以回想一下在介绍卷积的时候，描述的卷积运算的场景是：一个窗口在图片上滑动，窗口中的数值是卷积核的参数，也就是权值。和矩阵乘法一样，卷积在每一次扫描的过程中，完成的是权值数据和输入图像的乘累加运算。
为什么CNN能自动提取图像特征
anna2117的博客
10-30 2193
1.介绍 在大部分传统机器学习场景里，我们先经过特征工程等方法得到特征表示，然后选用一个机器学习算法进行训练。在训练过程中，表示事物的特征是固定的。 后来嘛，后来深度学习就崛起了。深度学习对外推荐自己的一个很重要的点是——深度学习能够自动提取特征。如果你是从 DNN 开始了解深度学习，你会对 “深度学习能够自动提取特征” 很迷茫。但是如果你是从 CNN 开始了解深度学习的，你就会很自然...
概念01 为什么卷积、CNN能够提取特征？什么是特征、卷积？
Xin11099的博客
05-27 4713
先说结果再谈概念，个人理解，不恰当之处请大佬指点！ 一、为什么CNN、卷积能够提取特征？ 首先这个问题就不能说是一个恰当的问题，就图像处理角度来看，特征是数字图像映射到计算机处理的矩阵，而每个矩阵的数值就是一个特征点，由一幅图像组成的整个特征矩阵就是一个特征图，每输入网络的点（0~255数值）针对神经网络而言都是一个特征，不同维度的特征就是不同维度的特征向量。 故卷积、CNN并不是完全说是提取特征，而是对特征的一种处理或者说是转变（stride步长 > 1输出图像特征图尺寸小于输出特征图尺寸，dil
CNN-GRU-SAM-Attention分类-基于卷积神经网络结合门控循环单元-空间注意力机制多特征分类预测
02-02
2. **构建CNN模型**：使用MATLAB的Deep Learning Toolbox构建CNN模型，并提取图像特征。 3. **构建GRU模型**：继续使用Deep Learning Toolbox构建GRU模型，并训练模型以捕获序列数据中的上下文信息。 4. **应用SAM...
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05-26
用MATLAB实现卷积神经网络，并对图像进行特征提取 文件列表： CNN CNN\cnnapplygrads.m CNN\cnnbp.m CNN\cnnff.m CNN\cnnnumgradcheck.m CNN\cnnsetup.m CNN\cnntest.m CNN\cnntrain.m CNN\expand.m CNN\...
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intermediate-cnn-features:基于卷积神经网络中间层的视频特征提取
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中级 CNN 功能 该存储库包含中描述的特征提取过程的实现。 给定输入视频，每秒采样一帧，并从预...为相应的参数提供视频或图像文件。 给定文件的每一行都必须包含一个视频或图像的完整路径。 选择两个受支持的框架之
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05-22
为克服这些缺点，项目提出结合CNN的特征提取能力和SVM的分类能力，并用SSA优化超参数。项目目标包括优化CNN-SVM模型、提高分类性能、自动化特征提取、验证优化效果及改进SSA。项目面临的主要挑战包括麻雀算法的收敛...
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基于深度学习的图像特征提取的训练方法主要采用Matlab编程实现相应的算法
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mljsuc的专栏
05-23 9125
1、全连接神经网络到卷积神经网络（CNN） 对于全连接神经网络而言，分析数字图像一来参数较多，二来没有很好地考虑到像素与像素之间的位置关系，并且由于梯度传递的限制导致网络的层数难以增加。因而人们更多的是采用卷积神经网络（CNN）来对图像进行分析与处理。 CNN采用不断卷积池化的结构来搭建网络，其中卷积代替了全连接层的特征提取的作用，利用卷积能够利用局部信息的特性...
为什么卷积能够提取图像的特征？看完此文应该能够给你一个答案；
charleswangzi的博客
09-17 4万+
,一，神经网络中的卷积运算，需要哪些东西？ 一般主要包括两种： 1），输入层，比如图片处理，输入就是将二维或三维图片转化成的矩阵形式 如右图： 对于图像处理，我们一般是选择局部的，比如处理尾部上面的一块曲线 我们用红色框标注，其对应的矩阵假设为： 2），卷积核，卷积层主要是提取特征的关键，因为它是你需要的特征的过滤器； 上图中，老鼠尾巴，就是我们要提取的特征，那么我们的卷积核...
卷积层图像特征提取原理
m0_53297170的博客
12-10 1744
卷积层能够通过局部感受野、参数共享、以及层次化的特征提取来有效捕捉图像中的重要特征，从而帮助深度神经网络理解图像内容。通过不断的卷积操作，网络能够逐步从简单的低级特征构建出复杂的高级特征，这使得卷积神经网络（CNN）在计算机视觉任务中表现出色。
CNN可以用卷积提取特征的根本原因
hhz0001的博客
11-30 816
首先要了解什么是特征，特征简单来说就是分辨识别物体的“钥匙” ，模型通过提取的特征判断你所给出的图片是否具有这些特征。
CNN（卷积神经网络）提取图像特征
Sophia_hust的博客
02-28 5795
CNN提取图像特征原文链接
matlab边缘检测(卷积特征)
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jnulzl的专栏
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一、前言本篇文章主要介绍了CNN网络中卷积层的计算过程，详细了解CNN的其它信息可以参考：技术向：一文读懂卷积神经网络。卷积神经网络(CNN)是局部连接网络。相对于全连接网络其最大的特点就是：局部连接性和权值共享性。因为对一副图像中的某个像素p来说，一般离像素p越近的像素对其影响也就越大（局部连接性）；另外，根据图像的局部统计特性，某个区域的权值也可以用于另一个区域(权值共享性)。这里的权值共享说白
掌握R-CNN: 使用matlab实现卷积神经网络特征提取
卷积神经网络（CNN）是一种特殊的深度学习模型，它能够有效提取图像数据的空间层级特征。CNN包含卷积层、池化层、全连接层等结构，这些层共同作用于图像数据，能够自动从图像中识别出复杂的结构。 **Matlab在深度...
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