У меня есть изображение нескольких полос (то есть 10 полос, 512x512x10).Я хочу использовать различные методы извлечения признаков, такие как Локальная двоичная структура (LBP) и Сверточная нейронная сеть (CNN).LBP применяется к каждой полосе отдельно, а гистограмма LBP каждой полосы затем объединяется, чтобы сформировать один вектор признаков изображения.Мы все знаем, что LBP извлекает локальные объекты текстуры.
С другой стороны, для CNN я извлекаю объекты из среднего и конечного слоев и объединяю объекты в один вектор признаков изображения.
У меня путаница в понимании разницы между информацией об объектах из LBP, средним и последним уровнями из CNN.
Если я объединю все эти функции (элементы LBP, средний слой и последний слой), дублирую ли я те же функции?