假设输入图像矩阵为X，卷积核为K。使用valid卷积方式进行卷积运算，其移动步长为1，计算卷积结果。[img=460x124]17e449c0431f5ec.png[/img]
举一反三
- 假设输入图像矩阵为X，卷积核为K。使用same卷积方式进行卷积运算，其移动步长为2，计算卷积结果。[img=555x167]17e449c035bfc68.png[/img]
- 如果输入图像的像素矩阵是224像素×224像素×3，用64个规格为3×3的卷积核进行valid卷积，移动的步长为2，输出矩阵的维度是多少？再对输出矩阵进行步长为2，规格为2×2的same最大值池化，最后输出矩阵的维度是多少？
- 下列关于图像卷积运算的说法，错误的是______。 A: 卷积运算使用卷积核与每点周围像素的灰度值加权求和来调整该点的灰度值 B: 若在图像边界不填充数字，卷积后的图像与原图像大小相同 C: 卷积核一次移动的像素数称为步长 D: 图像卷积运算的结果在计算机中以矩阵形式保存
- 设输入图像的维度为32×32×3，若存在1个尺度为5×5的卷积核，其步长stride=2，则卷积运算之后的特征图[br][/br]的深度为（）。 A: 1 B: 3 C: 5 D: 32
- 以下矩阵表示一个卷积核，请问用该卷积核对图像进行卷积运算的效果是什么？[img=114x99]17e0c25cb09d49d.png[/img] A: 图像向右平移一个像素 B: 图像向左平移一个像素 C: 图像像素值加1 D: 图像不变