瞎写一点理解

一幅图中由许多物体，机器无法知道它有多大，或者它在图像的什么位置。 卷积神经网络采用卷积+池化的方式可以提取图像的特征，通过不同的卷积核，来提取不同的特征，如横向轮廓，纵向轮廓。 随着网络深度不断加深，经过一次次池化，图片尺寸逐渐减小，维数逐渐增加，特征越来越多，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，我们不能说，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差来

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