그림의 가장자리 특징을 추출할 수 있는 네트워크는 컨볼루션 레이어입니다. 컨볼루션 작업의 목적은 입력의 다양한 특징을 추출하는 것입니다. 첫 번째 컨볼루션 레이어는 다음과 같은 일부 하위 수준 특징만 추출할 수 있습니다. 가장자리, 선 및 모서리. 더 많은 레이어가 있는 네트워크는 하위 수준 기능에서 더 복잡한 기능을 반복적으로 추출할 수 있습니다.
이 기사의 운영 환경: Windows 7 시스템, DELL G3 컴퓨터
이미지의 엣지 특징을 추출할 수 있는 네트워크는 무엇입니까?
이미지의 경계 특징을 추출할 수 있는 네트워크는 컨볼루셔널 레이어입니다.
콘볼루션 신경망의 각 콘볼루션 레이어(Convolutional Layer)는 여러 개의 콘볼루션 단위로 구성되며, 각 콘볼루션 단위의 매개변수는 역전파 알고리즘을 통해 최적화됩니다. 컨볼루션 작업의 목적은 입력의 다양한 특징을 추출하는 것입니다. 첫 번째 컨볼루션 레이어는 가장자리, 선, 모서리와 같은 일부 하위 수준 기능만 추출할 수 있습니다. 더 많은 네트워크 레이어에서는 더 복잡한 기능을 반복적으로 추출할 수 있습니다. 낮은 수준의 특징.
Convolutional Neural Network
CNN(Convolutional Neural Network)은 피드포워드(feed-forward) 신경망으로, 해당 인공 뉴런은 적용 범위 내에서 주변 장치에 반응할 수 있어 대규모 이미지 처리에 탁월합니다. .
콘볼루션 신경망은 하나 이상의 콘볼루션 레이어와 상단의 완전 연결 레이어(기존 신경망에 해당), 관련 가중치 및 풀링 레이어로 구성됩니다. 이 구조를 통해 컨벌루션 신경망은 입력 데이터의 2차원 구조를 활용할 수 있습니다. 컨벌루션 신경망은 다른 딥러닝 구조에 비해 이미지 및 음성 인식에서 더 나은 결과를 제공할 수 있습니다. 이 모델은 역전파 알고리즘을 사용하여 학습할 수도 있습니다. 다른 심층 피드포워드 신경망에 비해 컨볼루션 신경망은 고려해야 할 매개변수가 적기 때문에 매력적인 딥러닝 구조입니다.
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