卷积的本质常规卷积单通道卷积多通道卷积3D卷积转置卷积1x1卷积深度可分离卷积空洞卷积卷积的本质 在具体介绍各种卷积之前，我们有必要再来回顾一下卷积的真实含义，从数学和图像处理应用的意义上来看一下卷积到底是什么操作。目前大多数深度学习教程很少对卷积的含义进行细述，大部分只是对图像的卷积操作进行了阐述。以至于卷积的数学意义和物理意义很多人并不是很清楚，
前段时间学习了ＦＣＮ，里面有提到反卷积，上采样，不是很理解。但是ＦＣＮ通常用在分割，目标检测等应用很广。最近又接触了一下ＤＣＧＡＮ里面的生成器就是反卷积网络，和ＦＣＮ是同一类的，所以想学习一下。 deconvolution networks大致可以分为以下几个方面：（1）unsupervised learning，其实就是covolutional sparse coding[1][2]：这里的de
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2024-04-07 09:41:25
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从公式理解： 从公式看，卷积就是相乘再相加的过程卷积就是瞬时行为的持续性后果。CNN中的卷积操作 在CNN的卷积操作中，其实也是先相乘再相加，这里通过卷积核，实现一个目的，就是周围像素点对中心像素点的影响。 那不同的卷积核，对图像的影响是不同的：去噪：挑出，垂直边界货水平边界 那有人，可能会问了，那想提取某个特殊的特征，这个卷积核怎么去设置呢？那
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2024-03-22 15:58:55
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1.前言
传统的CNN网络只能给出图像的LABLE，但是在很多情况下需要对识别的物体进行分割实现end to end，然后FCN出现了，给物体分割提供了一个非常重要的解决思路，其核心就是卷积与反卷积，所以这里就详细解释卷积与反卷积。
对于1维的卷积，公式（离散）与计算过程（连续）如下，要记住的是其中一个函数（原函数或者卷积函数
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2024-04-07 21:24:46
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CNN卷积层平移不变性，局部性虽称为卷积，但用的是互相关运算(不翻转)，而非信号处理中的卷积(翻转)概念影响前向计算的所有可能输入区域称为感受野填充(padding) 是在输入高宽两侧填充，通常为0，控制输出形状的减少量步幅(stride) 是卷积核每次滑动的大小，使得输出形状成倍减少conv_valid = keras.layers.Conv2D(
filters=1,
ker
卷积网络是近年来非常流行的网络结构，常用于处理图像（2维卷积）和自然语言（1维卷积）。在不明觉厉的情况下使用卷积层，往往使用别人设计的结构，凑参数往模型里塞，同复杂的原理书中的内容又有点对不上号。本篇从应用场景，具体用法入手，深入到每一个重要参数：具体用途、用法及计算方法。为什么使用卷积网络先来看看全连接网络的参数：网络有三个输入x1,x2,x3和两个输出y1,y2，具体计算方法是：如果y1与x3
# 1.二维数据的卷积运算（对应图像的通道数为1时）直接上图最上方一行表示的是运算总过程，第一个框是输入数据，第二个框是滤波器（权重），它们之间是卷积运算符，第三个框是输出数据。后面四行展示该例卷积运算的分步骤实现：间隔一行或一列，逐步应用滤波器（应用滤波器就是将输入数据的灰框部分与滤波器进行乘积累加运算），然后将计算结果输出到对应位置。# 填充的概念在进行卷积层的处理之前，有时要向输入数据的周围
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2024-03-26 23:39:23
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CNN的概念卷积神经网络（Convolutional Neural Networks / CNNs / ConvNets）与普通神经网络非常相似，它们都由具有可学习的权重和偏置常量(biases)的神经元组成。每个神经元都接收一些输入，并做一些点积计算，输出是每个分类的分数。CNN的结构层次基础的CNN由卷积(convolution), 激活(activation), and 池化(pooling
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2024-03-18 13:51:42
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卷积神经网络_（1）卷积层和池化层学习卷积神经网络（CNN）由输入层、卷积层、激活函数、池化层、全连接层组成，即INPUT-CONV-RELU-POOL-FC(1)卷积层：用它来进行特征提取，如下：输入图像是32*32*3，3是它的深度（即R、G、B），卷积层是一个5*5*3的filter(感受野)，这里注意：感受野的深度必须和输入图像的深度相同。通过一个filter与输入图像的卷积可以得到一个2
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2024-04-02 15:50:51
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1.引言
介绍CNN（Convolutional Neural Networks）概念。
详细介绍CNN所涉及到的数学公式以及如何理解这些数学公式。
CNN的实际应用与优缺点。
结合tensorflow快速实现CNN架构。
2.CNN架构与涉及到的概念2.1卷积的概念 卷积在图像处理中用于平滑窗口，滤波去噪等操作。在CNN中是为了提取特征。将像素级别
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2024-03-22 14:08:44
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一、常规卷积操作假设有一个3×3大小的卷积层，其输入通道为3、输出通道为4。 那么一般的操作就是用4个（333）的卷积核来分别同输入数据卷积，得到的输出是只有一个通道的数据。之所以会得到一通道的数据，是因为刚开始3×3×3的卷积核的每个通道会在输入数据的每个对应通道上做卷积，然后叠加每一个通道对应位置的值，使之变成了单通道，那么4个卷积核一共需要(3×3×3)×4 =108个参数。二、深度可分离卷
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2024-03-19 13:45:27
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卷积层的主要目的是滤波。 注意事项： 卷积运算后的输出无论在宽度上还是高度上都比原来的小 核和图片窗口之间进行的是线性的运算 滤波器中的权重是通过许多图片学习的 池化： 池化层和卷积层很类似，也是用一个卷积核在图上移动。唯一的不同就是池化层中核和图片窗口的操作不再是线性的。 最大池化和平均池化是最常见的池化函数。最大池化选取当前核覆盖的图片窗口中最大的数，而平均池化则是选择图片窗口的均值。卷积核
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2024-08-08 11:30:19
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为什么CNN中的卷积核一般都是奇数 为什么CNN中的卷积核一般都是奇奇数*奇数，没有偶数*偶数的？咱们经常见到的多为 3 * 3、5*5;怎么从来没有见过 4*4，6*6 之类的卷积核？无论奇数 or 偶数，都是能够做卷积的呀之前学习的时候真的没有想过这些问题，再复习时，觉得全是 Why?说明之前还是没有搞明白从AlexNet模型的11*11、5*5、3*3，还有VGG开始统一卷积核为3
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2024-04-25 12:00:43
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之前看过很多次相关的讲解，似懂非懂，还总是忘，这次记下来。首先明确几个概念：1、卷积核其实就是一个矩阵（2*2，3*3等等），它的作用就是提取特征2、CNN网络训练时会初始化卷积核的内的权值，而网络训练的目的就是提高卷积核提取特征的能力上图左侧是将每一个参数都全连接到每一个神经元上，若输入参数很多，则会导致计算困难，为了简化计算，选择上图右侧的局部感受野，即每个神经元只管一整张图的一部分，只要所有
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2024-03-20 22:21:32
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说明本篇博客记录的是论文Convolutional Neural Networks for Sentence Classification中的实验实现过程，一篇介绍使用CNN对句子进行分类的论文。尽管网上有些代码已经实现了使用CNN进行句子分类(TextCNN),但是是基于Theano来实现的，本文将介绍使用TensorFlow来实现整个论文的实验过程，一方面熟悉使用TensorFlow API,
一、卷积网络基本概念作用：也可以称作为滤波器，是消除噪声(在图像上是指引起较强视觉效果的孤立像素点或像素块)，提取主要研究对象。优点：参数共享利用BP自动学习权重特征缺点：需要大量的有监督数据特征：较浅的卷积层感受野较小，学习到一些局部区域的特征。较深的卷积层具有较大的感受野，能够学习到更加抽象一些的特征(图像更加精华的内容)。具有平移不变性（ translation invariance）图像的
一、卷积层的计算4 4的输入矩阵 和 3 3 的卷积核 :在步长（stride）为 1 时，输出的大小为 ( 4 − 3 + 1 ) × ( 4 − 3 + 1)计算公式： ● 输入图片矩阵 大小： ● 卷积核 ： ● 步长： ● 填充大小（padding）：输出图片大小为： ● 步长为2，卷积核为33，p=0的卷积情况如下： 当卷积函数中padding='same’时，会动态调整 值
最近在恶补深度学习相关的基础，在学习卷积神经网络的时候，为了加深对卷积的理解，同时知道其在各个流行框架的底层具体实现过程，查阅了一些资料，下面写出自己的总结和理解！0 目录：CNN中卷积的计算规则卷积在caffe框架下的具体实现（重点理解！！！）1. CNN中卷积的计算规则1.1假设输入图像大小为HxW，卷积核大小：k x k 边界填充: P, 步长: S输出图像H: (H-k+2*
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2024-10-11 14:18:29
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CNN卷积神经网络启发想要识别的物体特征会出现在不同图像的不同区域卷积层卷积神经网络是包含卷积层的神经网络一个卷积层包含多个卷积核用于识别多个图像特征卷积层作用 卷积是一种局部操作，通过一定大小的卷积核作用于局部图像区域获得图像的局部信息。下面以三种边缘卷积核（也可成为滤波器）来说明卷积神经网络中卷积的作用 如图的三种滤波器分别为整体边缘滤波器，横向边缘滤波器和纵向边缘滤波器，试想，若原图像素（x
卷积 0的卷积不是0 是因为卷积的时候随机加上了偏置参数 如果不设置 偏置参数那么卷积0就是obias=Falseimport numpy as npimport
原创
2021-11-20 15:56:41
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