在卷积神经网络中,“池化”是什么?

在卷积神经网络中,“池化”是什么?

在计算机视觉中,特征是表示图像或视频的特定方面的可测量信息。特征可以是低级的,如边缘和角落,也可以是高级的,如形状和语义对象,具体取决于分析的复杂性。传统的特征,如SIFT、HOG和SURF,是人工设计的算法,用于识别数据中的模式。例如,图像中的拐角可以指示对象边界,并且梯度可以揭示纹理。这些功能对于对象检测和匹配等任务至关重要。现代深度学习方法通过神经网络自动提取特征。例如,CNN中的卷积层捕获分层特征,使得更容易识别对象或对场景进行分类。这些功能在从面部识别到自动驾驶的应用中起着至关重要的作用。

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