利用卷积运算,下图为垂直边缘检测,3x3的矩阵称为滤波器
除此之外,还有 Soble,Scharr等
在图像周围填充像素,避免边缘像素弱化,图像变小
padding=0时,称为Valid,图片越来越小,nxn*fxf-->(n-f+1)x(n-f+1)
padding=(f-1)/2时,称为Same,nxn*fxf-->(n+2p-f+1)x(n+2p-f+1)
每次移动的步长,但要保证滤波器在范围内,因此计算时下取整
nxnxm * fxfxm ==> (n-f+1) x (n-f+1) x z
通道数m必须相同,z表示滤波器的个数
nh(高) x nw(宽) x c(通道数)--->
f(池化尺寸),s(步长),p(填充值),池化方式-->
((nh+2p-f)/s+1)(下一层高) x ((nw+2p-f)/s+1)(下一层宽) x c(通道数)
每次对局部进行操作,常用最大池化(取局部最大特征值),平均池化(局部求均值)
池化层没有权重,通常把卷积层和池化层看做一层
Full Connected(全连接层)
A.参数共享(对于一个nxnxm滤波器,参数仅为(nxn+1)xm)
B.稀疏连接(每一个输出仅与局部的输入值相关联)