cv::dnn:: 极大值抑制
时间: 2024-08-14 08:07:55 浏览: 45
opencv中dnn模块两个人脸检测模型,opencv_face_detector_uint8.pb
cv::dnn::极大值抑制(Max Pooling)是计算机视觉领域深度学习库(如OpenCV中的dnn模块)中常用的一种操作。它通常用于卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNNs)的特征提取阶段,目的是减小数据的空间维度并保留重要的特征信息。最大池化通过将输入图像区域划分为固定大小的窗口,并在每个窗口内选择最大的像素值作为结果,这样可以减少计算量,防止过拟合,并对图像的平移不变性有所增强。
例如,在OpenCV中,`cv::dnn::blobFromImage()`函数之后,可以添加`cv::dnn::LayerType::MAX_POOLING`类型的层来进行最大池化。这个过程会改变输出特征图的尺寸,同时保持最重要的特征特征点,有助于后续层的学习。
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