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
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首先你需要知道卷积的概念,在卷积层中,其实我们就是用许多个不同的卷积核Filter去卷积我们输入的图像。假设我们的图像是3通道的,那么我们一般的卷积核大小就是一个3*3*3(width*height*channel)的三维Tensor。 每一个Filter卷积过原图像以后,都会生成一张新的图像,被我们称之为特征图,我们通常使用64个或128个卷积...
(1,3,7,60,40)表示输入1个视频,每个视频中图像的通道数是3,每个视频中包含的图像数是7,图像的大小是60 x 40。 (3,3,(3,7,7))表示的是输入图像的通道数是3,输出图像的通道数是3,(3,7,7)表示过滤器每次处理3帧图像,卷积核的大小是7 x 7。 stride=1 表示stride=(1,1,1),在三维方向上步长是1...
为了方便理解,以下同样对图片进行3×3的滤波卷积模板处理如下图示意: 以上的卷积核为: 以上卷积核的中心像素点三通道的值[0,0,0]会被卷积后[10,13,11],其中0被(4+0+0+0+0+6+0+0+0)=10的值给替换。 注意:方框滤波的参数normallize=true 卷积核归一化情况下等同于均值滤波 ...
其实都可以对彩色图像处理的,只是matlab里面的实现不一致。均值滤波和中值滤波matlab函数只考虑了单通道当然就必须转换成灰度图像;小波降噪的matlab函数不知道你是用的那个,肯定也需要把三通道的彩色图像先转换成单通道,分别去噪以后再整合成彩色图像。总的来说一般图像去噪都是对单通道来处理的,因为大...
但因为这些特征图与X3Ee的特征图尺寸和通道数不一致,因此小尺度的特征图需要经过下采样相应的倍数,大尺度的特征图需要上采样相应的倍数才可以和X3Ee的特征图进行融合,然后再经过320个3*3的卷积核进行卷积,最后经过BN+ReLU操作得到X3De的特征图,实现全尺度特征融合。
比如,3个步长为1的3x3卷积核连续作用在一个大小为7的感受野,其参数总量为 ,如果直接使用7x7卷积核,其参数总量为 ,这里 指的是输入和输出的通道数。而且3x3卷积核有利于更好地保持图像性质。VGG网络的架构如下表所示: 可以看到VGG-D,其使用了一种块结构:多次重复使用同一大小的卷积核来提取更复杂和更具有表达性...
首先我们需要有一个形态核,它不同于卷积核,它仅仅指明了原图中用于做形态学处理的区域。 例如我们使用一个3x3的形态核,要对二值化图像进行膨胀处理,这个形态核在图像上遍历过程中,会将核区域对应的原图区域中的最大像素值作为锚点(一般就是核中心点)的值;相反,进行腐蚀处理,就是取核区域对应的原图区域中的最小...
3. 方法 3.1 公式 对于一个尺寸为 通道数为D的卷积核,以通道数为C的特征图作为输入,我们使用 表示卷积核, 表示输入,这是一个尺寸为UxV通道数为C的特征图, 代表输出特征图。对于这个层的第j个卷积核,相应的输出特征映射通道是: 其中*是二维卷积算子...