В области компьютерного зрения, глобальная функция является функцией, основанная на извлеченном все изображении, который основан на все пиксели, общий цвет гистограмма, дескриптор формы, и т.п. GIST, местная функция основана на относительно локализованных блоков изображения, то есть, на основе локальные участки, общая черта большинства функций являются локальными, например, SIFT, LBP и тому подобные.
патчи, общей чертой большинства функций являются локальными, например, SIFT, LBP и тому подобное.
Под предпосылкой сверточной нейронной сети, локальная функция обычно относится к сверточным характеристикам сетевого уровня, (ко карты функции), он сохраняет пространственную информацию конфигурации (пространственную деталь) изображения, особенность различных позиций Feature карты, это частичное описание различных исходных изображений. И глобальная функция относится к пространственной разрешающей способности для верхнего слоя, отличающийся тем, что в масштабе всей сети коммутационного слоя 1 * 1, на этот раз не может найти соответствующий локальный файл, соответствующий всем фиг. Принимая во внимание саму связь полна свертка 1 * 1, может быть просто понял, особенность карты, когда разрешение больше 1 * 1, когда конв или Ь функция является локальной функцией, после либо до 1 * 1 Ь или ко все должно быть рассмотрены глобальной функция. В примере AlexNet, conv1-5 локальная функция, fc6-8 Laid является глобальной; NIN, или если сеть начала, прежде чем делать глобальный средний пул (GAP) является локальной функцией, а затем закончить GAP становится глобальной функцией ,Зная почти очередь: https: //www.zhihu.com/question/31039746/answer/50516028