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隨著深度學習的不斷發(fā)展，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）在目標檢測與圖像分類中受到研究者的廣泛關(guān)注。CNN從 Lenet5網(wǎng)絡(luò)發(fā)展到深度殘差網(wǎng)絡(luò)，其層數(shù)不斷增加?；谏窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)中“深度”的含義，在確保感受野相同的前提下，給定標準的輸入圖片和輸出特征圖，對不同層數(shù)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行訓練，并將訓練結(jié)果與標準輸出圖進行對比。在此基礎(chǔ)上，對標準的3×3卷積核進行分解，構(gòu)建由2×2大小卷積核組成的CNN。根據(jù)目標特征是否具有中心對稱的性質(zhì)，提出多層卷積網(wǎng)絡(luò)初始權(quán)值的選取規(guī)則。
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