In einem Faltungs-Neuronalen Netzwerk ist die Eingabeschicht normalerweise die erste Faltungsschicht. Faltungsschichten extrahieren Merkmale, indem sie eine Reihe von Faltungsoperationen auf das Bild anwenden, um lokale Muster im Bild zu erfassen. Anschließend werden Pooling-Layer verwendet, um die räumliche Dimension der Feature-Maps zu reduzieren und die hervorstechendsten Features zu extrahieren. Schließlich kann das Ergebnis der Feature-Map nach mehreren Faltungs- und Pooling-Layern in einen eindimensionalen Vektor abgeflacht werden. Durch Hinzufügen einer vollständig verbundenen Layer und einer Ausgabe-Layer werden die extrahierten Features der Position und Kategorie des Begrenzungsrahmens des Ziels zugeordnet Vorhersage.
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