灰度影象的卷積引數計算
最近發現一個直接使用CNN提取手指靜脈特徵的論文,感覺論文的關鍵點就是把CNN的每層引數標明瞭。自己以前也只是知道框架,今天遇到後,完全不知道每層的數字怎麼來的。查了好久,終於明白了關於灰度影象的計算。
舉個論文中的例子,輸入影象為65*153,第一個隱含層使用的卷積為(5*5*1)*153,其中5*5是卷積濾波器的大小,1是前一層也就是輸入層的輸出(65*153,這個是輸入的尺寸,所以輸出為1),153是自己定義的濾波器個數。如何計算得到
(65-5)/2=30 (153-5)/2=74 這是可以整除的情況,如果碰到不能整除的,則取整。每一層濾波器的個數作為第三個輸出引數。
相關推薦
灰度影象的卷積引數計算
最近發現一個直接使用CNN提取手指靜脈特徵的論文,感覺論文的關鍵點就是把CNN的每層引數標明瞭。自己以前也只是知道框架,今天遇到後,完全不知道每層的數字怎麼來的。查了好久,終於明白了關於灰度影象的計算。 舉個論文中的例子,輸入影象為65*15
1*1卷積核作用,卷積引數計算,卷積計算量計算
記錄一下吳恩達老師深度學習的第二週的筆記,全是文字記錄推薦繼續擼視訊... .. .新增截圖了,增加瓶頸層的解釋(聽說是某面試題,,,)一般的卷積運算可以壓縮輸入的長度和寬度,1*1卷積核可以整合各個資料通道資訊縮小資料尺寸的深度,同時減小計算量卷積核引數計算:卷積核的長度*
深度學習影象卷積後的尺寸計算公式
輸入圖片大小 W×W Filter大小 F×F 步長 S padding的畫素數 P 於是我們可以得出: N = (W − F + 2P )/S+1 輸出圖片大小為 N×N 如:輸入影象為5*5*3,Filter為3*3*3,在zero pad 為1,步長 S=1 (可先忽略這條
在OpenCV環境下寫的灰度影象二維傅立葉換,幅值計算,頻譜平移和將數值歸一化到0到255區間的四個函式
影象處理開發資料、影象處理開發需求、影象處理接私活掙零花錢,可以搜尋公眾號"qxsf321",並關注! 影象處理開發資料、影象處理開發需求、影象處理接私活掙零花錢,可以搜尋公眾號"qxsf321",並關注! 影象處理開發資料、影象處理開發需求、影象處理接私活掙零花錢,可以搜尋
matlab求灰度影象的灰度直方圖
灰度直方圖是關於灰度級分佈的函式,是對影象中的灰度級分佈的統計。灰度直方圖是將數字影象中的所有畫素,按照灰度值的大小,統計其出現的頻度。橫座標表示灰度值,縱座標為畫素個數,也可以採用某一灰度值的畫素數佔全影象素的百分比作為縱座標。通過matlab可以方便的繪製出灰度影象的灰度直方圖。以下為程式程
多通道影象卷積基礎知識介紹
轉:https://blog.csdn.net/williamyi96/article/details/77648047 1.對於單通道影象+單卷積核做卷積 Conv layers包含了conv,pooling,relu三種層。以python版本中的VGG16模型中的faster_rcnn_
用最大方差閾值法獲取灰度影象的最佳閾值
1.獲取灰度影象的直方圖 1 /********************************************************************************* 2 * 函式名稱: APP_CameraCalibration_GetHistogra
轉變為灰度影象的演算法優化及馬賽克實現程式碼
彩色影象轉為灰度影象: 1.三個顏色通道畫素值加和取均值(B+G+R)/3; 2.三個通道按照公式:r*0.299+g*0.587+b*0.114 計算效率:定點大於浮點,+- > */,移位(左移<<為乘,右移>>為除)大於乘除,所以演
灰度影象形狀的識別分類演算法實現matlab
摘 要: 針對已經給出的影象,在分類之前,因為存在噪聲和光照的不同,所以要先進行影象增強,並統一將影象轉為二值影象。對影象進行邊緣檢測,可以很容易算出各個影象面積與周長二次方的比值關係,對影象進行直線檢測, 可以獲得影象中直線的特徵,結合影象的以上兩種特種對形狀進行分
卷積運算元計算方法
原理 卷積操作是對影象處理時,經常用到的一種操作。它具有增強原訊號特徵,並且能降低噪音的作用。 那麼具體是如何計算的呢? 運算步驟: 將運算元圍繞中心旋轉180度 滑動運算元,使其中心位於輸入影象g的(i
影象卷積、相關以及在MATLAB中的操作
原文:http://www.cnblogs.com/zjutzz/p/5661543.html 影象卷積、相關以及在MATLAB中的操作 區分卷積和相關 影象處理中常常需要用一個濾波器做空間濾波操作。空間濾波操作有時候也被叫做卷積濾波,或者乾脆叫卷積(離散的卷積,不是微
利用k-means演算法對灰度影象分割
本文主要利用k-means來對灰度影象進行分割。首先對k-means進行簡單的介紹,然後直接上程式碼。那麼什麼是k-means演算法?K-means演算法是硬聚類演算法,是典型的基於原型的目標函式聚類方法的代表,它是資料點到原型的某種距離作為優化的目標函式,利用函式求極值的方法得到迭代運算的調整規則
多通道影象卷積
#1.三通道卷積 ##1.1通過設定不同filter 我們在進行影象處理的時候回遇到有色彩的影象,一般都是RGB,三個通道。 這個時候原始矩陣就變成了三維的,他們分別是原來的兩個維度寬width和高he
【Shader特效8】著色器濾鏡、影象卷積與濾波、數字影象處理
##說在開頭: PhotoShop和特效相機中有許多特效的濾鏡。片元著色器時基於片元為單位執行的,完全可以實現特殊的濾鏡效果。要想實現這些濾鏡效果還需要簡單的瞭解《數字影象處理》中的影象卷積與濾波的一些
一維訊號卷積與影象卷積的區別
基礎概念: 卷積神經網路(CNN):屬於人工神經網路的一種,它的權值共享的網路結構顯著降低了模型的複雜度,減少了權值的數量。卷積神經網路不像傳統的識別演算法一樣,需要對資料進行特徵提取和資料重建,可以直接將圖片作為網路的輸入,自動提取特徵,並且對圖形的變形等具有高度不變形。在語音分析和影象識
二進位制影象、灰度影象、RGB影象、索引影象
二進位制影象也稱為二值影象,通常用一個二維陣列來描述,1位表示一個畫素,組成影象的畫素值非0即1,沒有中間值,通常0表示黑色,1表示白色。二進位制影象一般用來描述文字或者圖形,優點是佔用空間少,缺點是當表示人物或者風景影象時只能描述輪廓。 灰度影象也稱單色影象,通常也有一個
otsu結合OpenCV實現灰度影象自動閾值處理
簡單的說,這種演算法假設一副影象由前景色和背景色組成,通過統計學的方法來選取一個閾值,使得這個閾值可以將前景色和背景色儘可能的分開。 或者更準確的說是在某種判據下最優。與數理統計領域的 fisher 線性判別演算法其實是等價的。 otsu演算法中這個判據就是最大類間方差
CNN卷積具體計算過程
上面的圖很清晰, 影象的通道是3個,8*8*3的影象 卷積層有5個卷積核,每一個卷積核的大小一定一樣(W 寬度,H 高度和D 深度)卷積核的深度(第三維)一定與影象的深度一樣。 整個影象(所有通道),經過每一個卷積核,得到一個featuremap,這個fea
cuda練習(一):使用cuda將rbg影象轉為灰度影象
建立工程 使用cmake建立工程,CMakeLists.txt如下: cmake_minimum_required(VERSION 2.8) project(image_process) find_package(OpenCV REQUIRED) #會去找F
二值影象:B&W(黑白影象)、 Gray (灰度影象) 、單色影象//Color(彩色影象)
二值影象(binary image),即影象上的每一個畫素只有兩種可能的取值或灰度等級狀態,人們經常用黑白、B&W、單色影象表示二值影象。 B&W黑白影象: 只有黑色和白色,不存在過渡性的灰色,它一個畫素只需要一個二進位制位就能表示出來,即0表示