15×15的图像使用3×3的卷积核进行卷积操作,步长为1,得到图像的尺寸为( )。A.12×12B.3×3C.15×15D.13×13
如果对一幅图像进行卷积运算,可利用以数组为中心为参考点的3*3卷积核。首先将核的参考点定位于图像的第一个像素点,核的其余元素覆盖图像总其对应的局部像素点。对于每一个核点,我们可以得到这个点的值以及图像中对应图像点的值。将这些值相乘并求和,并将这个结果放在与输入图像参考点所对应的位置。通过在整个图像...
已知原始图像尺寸为7*7,使用3*3的卷积核进行卷积,不进行填充,步长为1,则卷积后得到的特征图大小为() A.4*4 B.6*6 C.3*3 D.5*5 点击查看答案&解析 你可能感兴趣的试题 单项选择题 如果要制作一张企业近年来发展历程图,用下面哪种图形效果会更佳?
百度试题 题目3*3的卷积核对3通道的图像处理,需要多少个参数?() A.27B.9C.108D.6相关知识点: 试题来源: 解析 A 反馈 收藏
上图选择了最简单的均值卷积核,3x3大小,我们用这个卷积核作为掩模对前面4x4大小的图像逐个像素作卷积运算。首先我们将卷积核中心对准图像第一个像素,在这里就是像素值为237的那个像素。卷积核覆盖的区域(掩模之称即由此来),其下所有像素取均值然后相加:
百度试题 结果1 题目3*3的卷积核对3通道的图像处理,需要多少个参数? A. 27 B. 9 C. 108 D. 6 相关知识点: 试题来源: 解析 A 答案:A 61(考试回忆)复习连通,会给图片提问连通的通道。注意是4连通还是8连通。具体看书给的反馈 收藏
通常是指用于图像分类的2维CNN。但是，现实世界中还使用了其他两种类型的卷积神经网络，即1维CNN和3维...
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不一样，共享权重的作用是在单层间共享。这也就是卷积的解释。。
本文设计的基础上下文模块,有7层,每一层都采用具有不同空洞率的3*3卷积核进行空洞卷积。基础上下文模块根据卷积的通道不同又分为两种形式:basic和large 论文提到用卷积网络通常的初始化不能提高上下文模块的预测精度并提出采用一个具有明确语义的替代初始化更有效果。这是一种确定初始化的一种形式,最近一直被提倡用于...