Consider a cursive hand-writing recognition system. We do not have to break the input image into segments. We can apply the CNN over the entire image: the kernels will cover all locations in the entire image and record the same output regardless of where the pattern is located. Applying the CNN over an entire image is much cheaper than applying it at multiple locations separately. No prior segmentation is required, which is a relief because the task of segmenting an image is similar to recognizing an image.
Prenons l’exemple d’un système de reconnaissance de l’écriture cursive. Il n’est pas nécessaire de diviser l’image d’entrée en segments. Nous pouvons appliquer le ConvNet sur toute l’image : les noyaux couvriront tous les emplacements de l’image entière et enregistreront la même sortie, quel que soit l’emplacement du motif. Appliquer le ConvNet sur une image entière est beaucoup moins coûteux que de l’appliquer à plusieurs endroits séparément. Aucune segmentation préalable n’est nécessaire, ce qui est un soulagement car la tâche de segmenter une image est similaire à la reconnaissance d’une image.