这篇文章主要介绍”窗口中能够提取出图片边缘特征的网络是什么”,在日常操作中,相信很多人在Windows中能够提取出图片边缘特征的网络是什么问题上存在疑惑,小编查阅了各式资料,整理出简单好用的操作方法,希望对大家解答“Windows中能够提取出图片边缘特征的网络是什么”的疑惑有所帮助!接下来,请跟着小编一起来学习吧!
能够提取出图片边缘特征的网络是卷积层;卷积运算的目的是提取输入的不同特征,第一层卷积层可能只能提取一些低级的特征如边缘,线条和角等层级,更多层的网路能从低级特征中迭代提取更复杂的特征。
本文操作环境:Windows7多系统,戴尔G3电脑
<强>能够提取出图片边缘特征的网络是什么?
能够提取出图片边缘特征的网络是卷积层。
卷积神经网络中每层卷积层(卷积层)由若干卷积单元组成,每个卷积单元的参数都是通过反向传播算法最佳化得到的。卷积运算的目的是提取输入的不同特征,第一层卷积层可能只能提取一些低级的特征如边缘,线条和角等层级,更多层的网路能从低级特征中迭代提取更复杂的特征。
<强>卷积神经网络
卷积神经网络卷积神经网络(CNN)是一种前馈神经网络,它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元,对于大型图像处理有出色表现。
卷积神经网络由一个或多个卷积层和顶端的全连通层(对应经典的神经网络)组成,同时也包括关联权重和池化层(池层)。这一结构使得卷积神经网络能够利用输入数据的二维结构。与其他深度学习结构相比,卷积神经网络在图像和语音识别方面能够给出更好的结果。这一模型也可以使用反向传播算法进行训练。相比较其他深度,前馈神经网络,卷积神经网络需要考量的参数更少,使之成为一种颇具吸引力的深度学习结构。
到此,关于“Windows中能够提取出图片边缘特征的网络是什么”的学习就结束了,希望能够解决大家的疑惑。理论与实践的搭配能更好的帮助大家学习,快去试试吧!若想继续学习更多相关知识,请继续关注网站,小编会继续努力为大家带来更多实用的文章!
Windows中能够提取出图片边缘特征的网络是什么
