瞎写一点理解

一幅图中由许多物体，机器没法知道它有多大，或者它在图像的什么位置。 卷积神经网络采用卷积+池化的方式能够提取图像的特征，经过不一样的卷积核，来提取不一样的特征，如横向轮廓，纵向轮廓。 随着网络深度不断加深，通过一次次池化，图片尺寸逐渐减少，维数逐渐增长，特征愈来愈多，每次卷积所考虑的信息也由细节变得更偏向全局。 对于一幅图，咱们不能说，灰度值高的是目标或者灰度低的是目标，只能根据它和周围像素灰度之

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