当输入一张大小为8x8x3的彩色图时，已经提前设计好了卷积核的输出通道为5，即卷积核的个数为5【即五个偏置，一个卷积核一个偏置】（通道数的设计一般是实验后得到的较优结果）。下图中，第一列代表输入图像，第二列代表特征图，两幅特征图中的特征值都是[1,0,0,0]，但是1的位置不同（代表猫处于图像中的不同位置），就意味着这两个特征图不一样，直接交给程序判别，就会认为两幅图像不一样。卷积核的某个输入通道

AP是在。

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深度学习模型提取的高层语义特征，比如物体的类别信息和场景语义信息，在不同的领域中也能保持一致，如一个训练在城市街景数据集上的模型可以提取到“车辆”的高层语义信息，这些特征在郊区或者高速公路的数据集上也是一致的。无论是白天还是夜晚，无论是高分辨率的还是低分辨率的图像，物体的轮廓和边缘特征通常都是稳定的，这些特征反映了物体的基本形状和结构，不易受到光照、分辨率或者环境变化的影响。某些物体的颜色在不同的