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直播美颜sdk中背后的技术:卷积神经网络
发布来源:美狐美颜    Date:2020-07-17 11:23:17

上篇文章中,我们提到了直播美颜sdk技术中,深度学习的基本概念。事实上,深度学习是一个框架,包含了很多重要的算法,主要有卷积神经网络(CNN)、自动编码器、稀疏编码、限制波尔兹曼机、深信度网络、多层反馈循环神经网络。

而对于不同的问题(图像、语音、文本),需要选用不同的网络模型来处理,以达到更好的处理效果,下面我们将讲解下直播美颜sdk深度学习中最基础的一项技术:卷积神经网络。

直播美颜sdk

一、何为卷积

对于一副32x32的灰度图像,可以将其看成是一个28x28的二维矩阵,采用3x3的卷积核与图像不同的3x3部分相乘,形成所谓的卷积输出。这个3x3的卷积核在深度学习中被称为过滤器。

图像的卷积操作主要是为了提取图像特征,从而对输入降低维度。在深度学习网络中,卷积层是最基础的网络结构,不同尺寸的卷积核不同卷积的核对图像的处理效果也不同。

在实际应用中,卷积神经网络在训练过程中需要提前设置这些过滤器的参数。理论上,设计的过滤数目越多,提取的图像特征就越多,所设计的网络在识别图像时效果就会越好。但是大量的过滤器也会增加网络层数,给训练带来负担,所以过滤器的数目和大小的设置是通过不同的实验经验得来的。

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二、卷积层的参数

1、卷积层深度:深度对应卷积运算中的过滤器数量,例如,使用3个不同的过滤器对初始图像进行卷积,从而生成3个不同的特征图。

2、步幅:在输入矩阵上移动一次过滤器矩阵的像素数量。当步幅为1时,过滤器每次移动1个像素;步幅为2时,过滤器每次移动2个像素。步幅越大,生成的特征映射越小。

3、零填充:在图像之间添加额外的零层,以使输出图像的大小与输入相同。在卷积时遇到图像边界,将输入矩阵边界用零来填充会很方便,这样可以将过滤器应用于输入图像矩阵的边界元素。

以上,就是直播美颜sdk的深度学习技术中,关于卷积神经网络的一些简单介绍,如果您对直播美颜sdk开发感兴趣,欢迎咨询官方客服。

声明:本文由美狐原创,未经允许禁止转载,谢谢合作。

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