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标题:
【机器学习】CNN在计算机视觉中的应用
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作者:
徐锦洪
时间:
2024-8-28 10:57
标题:
【机器学习】CNN在计算机视觉中的应用
引言
计算机视觉(Computer Vision)是人工智能领域中最具潜力和应用远景的研究方向之一。而卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)作为深度学习的核心模子,已经在计算机视觉任务中表现出了杰出的能力。在这篇文章中,我们将深入探讨CNN在计算机视觉中的应用,涵盖从基础概念到高级应用的全面知识,并通过代码示例来加深明白。
1. CNN基础原理
1.1 卷积操作
卷积是CNN的核心操作之一,它通过对输入图像的局部地区进行滤波,提取特征。每个卷积核(filter)可以看作一个特征探测器,识别图像中的边沿、角点等低层次特征。
公式表示:
假设输入图像为$X$,卷积核为$K$,输出特征图为$Y$,则有:
此中,$m$和$n$表示卷积核的大小。
代码示例:
import numpy as np
from scipy.signal import convolve2d
# 定义输入图像
X = np.array([[1, 2, 0, 1],
[3, 1, 2, 2],
[0, 1, 3, 1],
[1, 0, 2, 3]])
# 定义卷积核
K = np.array([[1, 0],
[0, -1]])
# 进行卷积操作
Y = convolve2d(X, K, mode='valid')
print(Y)
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1.2 池化操作
池化(Pooling)操作旨在降低特征图的维度,同时保存最重要的特征。常用的池化方法包括最大池化(Max Pooling)和均匀池化(Average Pooling)。
公式表示:
对于最大池化,输出$Y$为:
此中,$f$为池化窗口的大小。
代码示例:
import torch
import torch.nn as nn
# 定义输入特征图
input_feature = torch.tensor([[[[1., 2., 0., 1.],
[3., 1., 2., 2.],
[0
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