说到Pooling,相信学习过CNN的朋友们都不会感到陌生。Pooling在中文当中的意思是“池化”,在神经网络当中非常常见,通常用的比较多的一种是Max Pooling,具体操作如下图: 结合图像理解,相信你也会大概明白其中的本意。不过Pooling并不是只可以选取2x2的窗口大小,即便是3x3,5x5等等没问题,步长(Stride)也是一个道理。除了在神经网络方面,Pooling为图片打马赛克也是可以取得不错的效果,结合几个例子看看。 我们可以用Max Pooling先看看效果如何: Min Pooling和Average Pooling的操作也差不多,只不过把对应的操作函数变了而已。 Min Pooling: 小动物的皮肤颜色都换了,再看看Average Pooling: 综上来看,Average Pooling似乎更加逼真一些,不过换一张图片可能效果就不一样了。 以下是Pooling操作的代码:import cv2import numpy as npdef average_po
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