圖像處理和特徵提取技術
平均池化(Average Pooling)是一種常見的圖像處理和特徵提取技術，它通過將輸入圖像按照固定大小格線分割，然後在每個格線內計算像素值的平均值來得到池化後的特徵圖。具體來說：
計算過程：平均池化通常使用一個固定大小的濾波器（如2x2）在輸入特徵圖上滑動，步長為1，對鄰域內的特徵點求平均。
特徵表示：這樣得到的特徵圖保留了輸入圖像的重要特徵，同時去除了一些背景、亮度等非重要信息，有助於模型學習更泛化和有代表性的特徵。
套用目的：平均池化可以防止過擬合，引入平移不變性，減少運算參數，並有助於目標檢測等任務。
與最大池化對比：與最大池化相比，平均池化對背景信息更加敏感，而最大池化則對紋理特徵信息更加敏感。
以上就是平均池化的基本概念和套用，希望對你有所幫助。