计算机视觉中low-level feature和high level feature的理解

Low-level feature： 通常是指图像中的一些小的细节信息，例如边缘（edge),角(corner),颜色(color),像素(pixeles), 梯度(gradients)等，这些信息可以通过滤波器、SIFT或HOG获取；
High level feature：是建立在low level feature之上的，可以用于图像中目标或物体形状的识别和检测，具有更丰富的语义信息。
通常卷积神经网络中都会使用这两种类型的features: 卷积神经网络的前几层学习low level feature，后几层学习的是high level feature。

总结

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