首先，关于分层模型和X（HMAX模型），我仍然不明白“原始模型”和“标准模型”有什么区别。在标准中，我们使用 imfilter 而不是 conv2 吗？那是对的吗 ？
其次，我没看懂下面这句话：“ S1层的过滤器被和归一化为零，平方归一化为1，图像块与过滤器的卷积结果除以幂（和的正方形）的图像补丁。 ”
sum-normalized 和 square normalized 是什么意思？例如 ：f=f./ sqrt(sum(sum(f.^2))).
请我需要你的帮助和解释。任何帮助将不胜感激。
过滤器是 Sum 归一化为 0，平方归一化为 1
计算科学
线性代数
matlab
机器学习
图像处理
计算机视觉
2021-12-07 09:32:56
1个回答
我想我可以解决你问题的第二部分。
短语“sum-normalized to zero”是一种奇特的说法，即“减去平均值（平均值）”，即减去在结果函数（过滤器）值上给出零和所需的常数。
短语“平方归一化为 1”适用于第一个短语的结果，表示除以（正）常数，因此函数值的平方和将为 1。除数是平方根值的平方和（即它们与第一步产生的现在零均值的差）。
第二步保留了第一步获得的零均值（“归一化为零”）属性。归一化用于卷积的“过滤器”有助于控制数值结果的大小。
其它你可能感兴趣的问题