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华中科技大学_语义网络表示_重点几种模型的原理讲解(mtcnn/facenet(openface))_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-11-25 / 浏览次数:1

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使用相同的索引完成对输入批处理和要素图的元素访问。通过访问输入和特征图中的相同像素,可以看到输入与内核卷积时发生了变化。在以下情况下,将图像中的右下像素更改为将3,(),1,0和?相乘得到的值。。()r 2』)。根据像素值和内核中对应的值来计算值。 lower_right_image_pixel = sess.run(input_batch)[0] [1] [1] lower_right_kernel_pixel = sess.run(conv2d)[0] [1] [1] lower_right_image_pixel,lower_right_kernel_pixel 执行示例代码的输出是: (数组([3。],dtype = float32),数组([3.,6。],dtype = float32)) 在此简化示例中,每个图像的每个像素都乘以内核中找到的相应值,然后添加到特征图中的相应层。在这种情况下,图层在输出中引用的是新尺寸。在这个例子中,很难在卷积运算中看到一个值。 跨越式发展 计算机视觉中各种变量的作用在于它们可以降低输入的维数,在这种情况下,WhiCh就是图像。图
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