5分钟理解什么是卷积的特征提取
大家好啊,我是董董灿。
卷积算法之所以重要,关键在于其提取特征的能力。
5分钟入门卷积算法中提到,卷积模仿的就是人眼识图的过程,以“感受野”的视角去扫描图片,从而获取不同区域的图片信息。
在这一过程中,通过设计多个不同尺寸的卷积核,对一张图片进行卷积操作,以完成在不同尺度下特征的提取。
那么什么是卷积的特征提取呢?卷积都提取出了哪些特征呢?
1、卷积的数学描述
我们通常说特征图或者数据集的尺寸是 [n, h, w, c],其中,n 代表的是图片的张数,h 代表的是图片的高度,w 代表的是图片的宽度,c 代表图片的通道数。
例如如果一张图片是RGB的格式,那么 c 就等于3。
对于卷积算法而言,输入图片尺寸为 [n, hi, wi, c](标i代表input,输入),卷积核尺寸为 [kn, kh, kw, c],输出图片尺寸为[n, ho, wo, kn](下标o代表output)。
有没有发现,输出图片的channel数与输入图片的channel数不一致,输出图片的channel数与卷积核的个数是一致的。
channel也即通道,在特征图中,一个channel代表一个特征,channel的个数代表特征的个数。
因此,经过卷积计算,特征图中特征的个数,与卷积核的个数是一致的。
2、图片的特征
输出特征图的通道数与卷积核的个数相同一样,这意味着什么呢?
意味着如果我设计一个卷积,存在100个卷积核,那么经过卷积就可以输出具有100个特征的特征图。
卷积算法,可以通过设计卷积核的个数,随意的提取图片不同的数量的特征,卷积算法,就是通过线性变换,将图片映射到特征空间。
那么,特征怎么理解呢?
图像特征主要有图像的颜色特征、纹理特征、形状特征和空间关系特征。
RGB图像和它的3个颜色特征通道
RGB图片有3个通道,可以说有3个颜色特征,分别为红色,绿色和蓝色;那么纹理特征,形状特征和空间特征又是什么意思呢?
纹理特征就是图片的纹理,比如下面这样。
形状特征就是图片中物体的形状,比如下面这样。
那么卷积这一算法在神经网络的训练过程中学习到这些特征了么?
答案是肯定的!
卷积不仅学到了这些特征,而且还学到了很多人们不太好描述的特征,这些特征对于人类来说可能毫无意义,但对于神经网络来说,确实十分重要的。
更多卷积学到了什么特征,可以移步:卷积特征是怎么被可视化的?
在著名的论文《Visualizing and Understanding Convolutional Networks》中有关于卷积算法特征的表述,在文中,随着神经网络深度的加深,卷积提取到的特征逐渐清晰起来。
由浅层次的纹理特征,逐步到深层次的形状特征,比如,在Layer 4中提取的特征图中便可以看到狗狗的形象。
不同的卷积神经网络中卷积的层数是不同的,而且卷积的参数也不同。
举个例子,在图像分类任务中,卷积神经网络在训练学习的时候,每一层学习到的特征是不同的,比如第一层的输入只有3个颜色特征,输出有64个特征,至于这64个特征代表的是什么,可能连神经网络自己也说不清,一直到最后一层可能会有几千个特征。
到了最后一层,可以这么比喻:几千个特征,实际上已经代表了几千种物体的分类了。针对一张图片是猫的原始输入,几千个特征中,只有猫这一特征最后的得分最高,因此,网络会把它推理成猫。
这就是卷积算法的核心,特征提取。
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