1. 用高斯偏导核卷积图像 2.确定每个点的梯度强度和梯度方向 3.非最大化抑制。边缘细化方法,保留局部最大梯度而抑制所有其他梯度值,也就是只保留梯度变化中最锐利的位置 4.双阈值。如果边缘像素点梯度值大于高阀值,则被认为是强边缘点,保留。如果边缘梯度值小于高阀值,大于低阀值,则标记为弱边缘点。小于低阀值...
A、局部感知使网络可以提取数据的局部特征,而权值共享大大增加了网络的训练工作量 B、卷积层通道数量越多或者通道对应的核大小越多样,获得的特征就越充分 C、卷积是指对图像的窗口数据和卷积核做内积的操作,在训练过程中卷积核的大小和值不变 D、SAME填充和VALID填充的主要区别是前者向图像边缘添加0值,而后者可能...