CNN提取特徵之圖片邊緣

如果圖片特徵處於圖片的邊緣或者四個角落，相對於圖片中心附近的提取難度要大一些，下面使用MNIST做驗證

準備網絡和數據

使用驗證集分割2000用作驗證集，8000用作訓練集，定義三個網絡，都是把圖片中間部分提取出來作為特徵，然後做邊緣填充，分別使得特徵處於圖片中心，特徵處於圖片左邊緣，特徵處於左上角

訓練網絡

特徵處於中心，訓練結果作為參照組

特徵處於左邊緣，對比參照組，正確率有所降低

特徵處於左上角，正確率最低

結論

特徵處於中心位置，識別效果最佳，邊緣效果次之，角落最差。

所以，儘量使得特徵位於圖片的中心位置，如果你的圖片特徵原始位置只能是邊緣位置，可以通過裁剪或者填充來使得特徵靠近中心，但是裁剪可能會使得多個特徵的相對位置發生變化，填充會使得圖片變大，問題待解。