计算机视觉中的“深层次特征”是什么？

        近期在看一篇关于视觉SLAM的博士毕业论文时发现文中多次出现了“深层次特征”一词，才疏学浅的我简单的理解成了深度特征，但是越看越不对劲。经过在网上一番查阅，最终才知道深层次特征的真正含义，再此记录。

        深层次特征即深层特征。

        深层次特征：字面意思，很深层的神经网络中提取到的特征，由于经过了多层网络的处理，噪声较少，具有更大的感受野和更强的语义信息，可以更好的描述整幅图像，但是难以具体描述细节。通俗的举例说明深层特征可以表示花园、教室、人群、草原等。

        与深层特征对应的还有浅层特征。

        浅层特征：从浅层神经网络中提取到的特征，由于经过的网络层数较少，具有较小的感受野和较多的噪声，包含的语义信息也较少，但是能够更好的描述细节特征。通俗的举例说明浅层特征可以表示花瓣的形状、板凳的棱角、某人的发色、草的纹理等。