マインドマップギャラリー コンボリューション、ノイズ除去、エッジ抽出
これは、畳み込み、ノイズ除去、エッジ処理アルゴリズムなど、コンピューター ビジョンの一般的な処理方法です。このブレイン マップが役立つことを願っています。
これはバクテリアに関するマインドマップであり、その主な内容には、概要、形態、種類、構造、生殖、分布、アプリケーション、および拡張が含まれます。概要は包括的で綿密で、レビュー資料として適しています。
これは、植物の無性生殖に関するマインドマップであり、その主な内容には、概念、胞子の生殖、栄養生殖、組織培養、芽が含まれます。概要は包括的で綿密で、レビュー資料として適しています。
これは、動物の生殖発達に関するマインドマップであり、その主な内容には、昆虫、カエル、鳥、性的生殖、無性生殖が含まれます。概要は包括的で綿密で、レビュー資料として適しています。
コンピュータビジョンデジタル画像処理
ニューラルネットワークの動作過程を詳しく解説
畳み込みニューラル ネットワーク (CNN)
完全に接続されたニューラルネットワーク
畳み込みニューラル ネットワーク
ニューラル ネットワーク モデルの一般的なタイプとアプリケーション
ニューラル ネットワークとディープラーニング リカレント ニューラル ネットワーク
ニューラル ネットワークとディープラーニング 畳み込みニューラル ネットワーク
ニューラルネットワークとディープラーニングの基礎
改良されたシグモイド畳み込みニューラル ネットワークに基づく手書き数字認識
コンボリューション、ノイズ除去、エッジ抽出
畳み込み
自然
かぶせる
翻訳の不変性
(ベクトルと同じ)
境界線のパディング
ゼロパディング
一定のパディング
畳み込みの前後で画像のサイズが変わらないことを確認します。
コンボリューションカーネル
ガウスコンボリューションカーネル
生成ステップ
コンボリューションカーネルサイズを決定する
経験値:2 3*変動1
ガウス関数の標準偏差を設定します。
分散が大きいほど、平滑化効果がより明白になります。
コンボリューションカーネルの各位置の重み値を計算します
重量値を正規化する
減衰または増幅を防ぐ
特性
ローパスフィルタ
ノイズを抑え、画像の滑らかさを実現
2 つのガウス コンボリューション カーネルをコンボリューションした後も、結果は依然としてガウス コンボリューション カーネルです。
計算の複雑さを軽減できる
ノイズ
インパルスノイズ
塩とコショウのノイズ
メディアンフィルター
ガウスノイズ
ガウスフィルター
エッジ抽出
角
画像内の明白で急激な明るさの変化がある点
画像内の意味情報と形状情報をエンコードする
ピクセル表現と比較して、エッジ表現は明らかにコンパクトです
タイプ
通常の不連続性
深さの不連続性
表面の色が不連続である
不連続な照明
グラデーションの係数値を使用してエッジ情報を反映します
ガウス一次偏導関数カーネル
ガウスの導関数
畳み込みカーネルの重みは負の値になる可能性があります
重みの合計は 0 です
コントラストの高いポイントは応答値が大きい
キャニーエッジ検出器
ガウス一次偏導関数カーネルを使用して画像を畳み込みます
各点の勾配の大きさと方向を計算します。
非最大抑制
ワイドエッジを単一ピクセル幅にリファインする
接続としきい値
2 つのしきい値を定義する
エッジ カーブを開始するには高いしきい値を使用し、エッジ カーブを継続するには低いしきい値を使用します。
テクスチャ抽出
コンボリューションカーネルグループの設計
畳み込みカーネル グループを使用して画像に対して畳み込み演算を実行し、対応する特徴に対応するマップ グループを取得します。
特徴に対応するマップからの統計情報を使用して、画像内のテクスチャを表現します。