注:本篇文章是转载的,以下为原文作者和相关信息
作者:Stack_empty
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来源:简书
一、引子————边界检测
我们来看一个最简单的例子:“边界检测(edge detection)”,假设我们有这样的一张图片,大小8×8:
图片中的数字代表该位置的像素值,我们知道,像素值越大,颜色越亮,所以为了示意,我们把右边小像素的地方画成深色。图的中间两个颜色的分界线就是我们要检测的边界。
怎么检测这个边界呢?我们可以设计这样的一个 滤波器(filter,也称为kernel),大小3×3:
然后,我们用这个filter,往我们的图片上“盖”,覆盖一块跟filter一样大的区域之后,对应元素相乘,然后求和。计算一个区域之后,就向其他区域挪动,接着计算,直到把原图片的每一个角落都覆盖到了为止。这个过程就是 “卷积”。(我们不用管卷积在数学上到底是指什么运算,我们只用知道在CNN中是怎么计算的。)这里的“挪动”,就涉及到一个步长了,假如我们的步长是1,那么覆盖了一个地方之后,就挪一格,容易知道,总共可以覆盖6×6个不同的区域。