Welches Netzwerk kann Kantenmerkmale von Bildern extrahieren?

Das Netzwerk, das die Kantenmerkmale des Bildes extrahieren kann, ist die Faltungsschicht. Der Zweck der Faltungsoperation besteht darin, verschiedene Merkmale der Eingabe zu extrahieren. Die erste Faltungsschicht kann möglicherweise nur einige Merkmale auf niedriger Ebene extrahieren, z Kanten, Linien und Ecken können iterativ komplexere Features aus Features auf niedriger Ebene extrahieren.

Die Betriebsumgebung dieses Artikels: Windows 7-System, DELL G3-Computer

Welches Netzwerk kann Kantenmerkmale von Bildern extrahieren?

Das Netzwerk, das die Kantenmerkmale des Bildes extrahieren kann, ist die Faltungsschicht.

Jede Faltungsschicht (Faltungsschicht) im Faltungs-Neuronalen Netzwerk besteht aus mehreren Faltungseinheiten, und die Parameter jeder Faltungseinheit werden durch den Backpropagation-Algorithmus optimiert. Der Zweck der Faltungsoperation besteht darin, verschiedene Merkmale der Eingabe zu extrahieren. Die erste Faltungsschicht kann möglicherweise nur einige Merkmale auf niedriger Ebene wie Kanten, Linien und Ecken extrahieren Merkmale auf niedriger Ebene.

Convolutional Neural Network

Convolutional Neural Network (CNN) ist ein Feed-Forward-Neuronales Netzwerk, das auf umliegende Einheiten innerhalb eines Teils des Abdeckungsbereichs reagieren kann, was sich hervorragend für die Bildverarbeitung in großem Maßstab eignet .

Ein Faltungs-Neuronales Netzwerk besteht aus einer oder mehreren Faltungsschichten und einer vollständig verbundenen Schicht oben (entsprechend einem klassischen Neuronalen Netzwerk) sowie zugehörigen Gewichtungen und Pooling-Schichten. Diese Struktur ermöglicht es Faltungs-Neuronalen Netzen, die zweidimensionale Struktur der Eingabedaten auszunutzen. Faltungs-Neuronale Netze können im Vergleich zu anderen Deep-Learning-Strukturen bessere Ergebnisse bei der Bild- und Spracherkennung liefern. Dieses Modell kann auch mit dem Backpropagation-Algorithmus trainiert werden. Im Vergleich zu anderen tiefen Feed-Forward-Neuronalen Netzen müssen Faltungs-Neuronale Netze weniger Parameter berücksichtigen, was sie zu einer attraktiven Deep-Learning-Struktur macht.

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