多通道卷积操作解析

本文介绍了卷积神经网络中多通道卷积操作的基本原理。通过示例解释了输入图像(如RGB图像)如何通过不同kernel进行卷积运算,并生成特征图。文章还详细说明了输入与kernel维度的关系。

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channel=1的灰度图输入的情况

多通道卷积操作

左列的X是输入的图像(此处channel是3,也可以理解为RGB,色彩图像),中间红色的列是我们的kernel(即3*3的filter),共两个(即输出的feature通道为2)。最后一列为卷积之后的特征(由于是2个kernel,输出通道为2)。

那么,由上面的过程可以看出,输入是3维(height*width*channel)的,kernel实际上也是三维的。网络卷积网络特征变化可以用下图表示:

转载于:https://www.cnblogs.com/fangpengchengbupter/p/8259872.html

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