首先声明一点，我没有做过除了图形、图像、系统以外的其他领域，所以我无法给出在其他领域里出现的卷积核函数，以及解释在其他领域中的卷积具体有什么作用。而卷积本身，我所听说过的，就有非常多不同种类，在这篇文章里我所能做的，是尽可能罗列我所知道的，或者通过一些文章找到的卷积核。至于其他的卷积核，当你不知道它能产生什么效果时，你可以在理解这些文章后，自己动手实践一下。 文章目录模糊型卷积核函数均值模糊型高斯
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2024-10-17 11:36:28
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本文章内容1 连续时间信号的卷积2 离散时间信号的卷积3 图像卷积是什么4 图像卷积的一些应用5.图像卷积与卷积核，滤波的关系文章由我们熟悉的一维连续时间信号的卷积逐渐过渡到图像卷积。文章是循序渐进的，希望想要了解的朋友们可以耐心读一读。本人理解有限，如有错误还请指出（1）先看连续时间信号的卷积： 可以看到对与连续时间信号而言，卷积是一种特殊的积分运算，它的过程就是一个函数固定不动，另一个函数先以
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2024-06-27 21:39:36
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# Python高斯模糊卷积核实现方法
## 1. 简介
在图像处理中，高斯模糊是常用的一种滤波方法，可以用于图像降噪、边缘检测等应用。本文将介绍如何使用Python实现高斯模糊的卷积核。
## 2. 流程概述
下面是实现"Python高斯模糊卷积核"的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 导入所需的库 |
| 2 | 定义高斯函数 |
| 3 |
原创
2023-09-04 15:17:49
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什么是卷积？ 卷积（convolution）是数学知识，概率论和信号与系统中都有涉及。 卷积会由两个原函数产生一个新的函数，两个函数之间的这种操作就称为卷积。 卷积的公式如下： 连续信号： 离散信号： 需要说明的是，图像处理中的卷积对应的是离散卷积公式。图像的卷积操作 假设有一张图片，称之为输入图片，对原图片进行某种卷积操作之后会得到另外一张图片，称这张图片为输出图片。 一般的，我们通过对图片进行
图卷积网络（Graph Convolutional Network，GCN)是一种能对图数据进行深度学习的方法。图卷积中的“图”是指数学（图论）中用顶点和边建立的有相关联系的拓扑图，而积指的是“离散卷积”，其本质就是一种加权求和，加权系数就是卷积核的权重系数。图结构数据是具有无限维的一种不规则数据，每一个顶点周围的结构可能都是独一无二的，没有平移不变性使得传统的CNN、PNN无法在上面
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2024-10-25 13:04:14
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图卷积网络（Graph Convolutional Network，GCN)是一种能对图数据进行深度学习的方法。图卷积中的“图”是指数学（图论）中用顶点和边建立的有相关联系的拓扑图，而积指的是“离散卷积”，其本质就是一种加权求和，加权系数就是卷积核的权重系数。图结构数据是具有无限维的一种不规则数据，每一个顶点周围的结构可能都是独一无二的，没有平移不变性使得传统的CNN、PNN无法在上面工作。1 G
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2024-10-25 13:04:00
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图片卷积图像滤波是尽量保留图像细节特征的条件下对目标图像的噪声进行抑制，是图像预处理中不可缺少的操作，其处理效果的好坏将直接影响到后续图像处理和分析的有效性和可靠性。线性滤波是图像处理最基本的方法，它允许我们对图像进行处理，产生很多不同的效果。首先，我们需要一个二维的滤波器矩阵(卷积核)和一个要处理的二维图像。然后，对于图像的每一个像素点，计算它的邻域像素和滤波器矩阵的对应元素的乘积，然后加起来，
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2024-03-19 13:44:26
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6.2 卷积神经网络简介卷积神经网络和全连接神经网络的整体架构非常相似，唯一区别就在于神经网络中相邻两层的连接方式，相邻两层之间只有部分节点相连，为了展示每一层神经元的维度，一般将每一层卷积层的节点组织成一个三维矩阵。使用全连接神经网络处理图像的最大问题在于全连接层的参数太多，对于MNIST数据，一个全连接层的神经网络有28*28*500+500=392500个。如果考虑Cifar-10数据集，图
kernel 中的卷积核介绍：简介卷积核（kernel），也叫卷积矩阵（convolution matrix）或者掩膜（mask），本质上是一个非常小的矩阵，最常用的是 3×3 矩阵。主要是利用核与图像之间进行卷积运算来实现图像处理，能做出模糊、锐化、凹凸、边缘检测等效果。卷积运算卷积在通俗上理解是把原始矩阵中的每一个元素，都与其相邻的元素根据卷积核的权重分布做加权平均，卷积运算的公式如下： 其中
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2023-11-10 13:10:26
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参考：【深度学习入门】——亲手实现图像卷积操作基础知识见参考链接直接记录编程实践部分：二维卷积import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt输入测试图片：srcImg = plt.imread('./lena.jpg')构建一个 3 x 3 的卷积核：test_kernel = np.array([[-1,-1,-1],
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2024-03-05 09:58:50
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卷积常用在信号处理中，而图像信息可以看作一种信号。 文章目录前言一、图像卷积是什么？二、函数介绍1.函数原型2.函数解释总结参考文献 前言图像处理中，平滑、模糊、去燥、锐化、边缘提取等等工作，其实都可以通过卷积操作来完成 一、图像卷积是什么？在计算机看来，数字图像是一个二维的离散信号，对数字图像做卷积操作其实就是利用卷积核（卷积模板）在图像上滑动，将图像点上的像素灰度值与对应的卷积核上的数值相乘
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2023-08-13 11:59:11
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1. 卷积层（Convolution Layer）：由若干个卷积核f（filter）和偏移值b组成，（这里的卷积核相当于权值矩阵），卷积核与输入图片进行点积和累加可以得到一张feature map。卷积层的特征：（1）网络局部连接：卷积核每一次仅作用于图片的局部（2）卷积核权值共享：一个卷积层可以有多个不同的卷积核，每一个filter在与输入矩阵进行点积操作的过程中，其权值是固定不变的。 
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2024-03-06 15:55:16
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边缘检测卷积运算是卷积神经网络最基本的组成部分，使用边缘检测作为入门样例。在这个笔记中，你会看到卷积是如何进行运算的。 在之前的笔记中，我说过神经网络的前几层是如何检测边缘的，然后，后面的层有可能检测到物体的部分区域，更靠后的一些层可能检测到完整的物体，这个例子中就是人脸。在这个视频中，你会看到如何在一张图片中进行边缘检测。让我们举个例子，给了这样一张图片，让电脑去搞清楚这张照片里有什么
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2024-01-01 12:45:43
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Sobel算子是一种常用的边缘检测工具，包含水平和垂直两个方向的3×3卷积核，分别用于检测不同方向的边缘梯度。
1、首先先了解下什么是卷积呢？ 2、卷积操作：卷积核与原图对应位置相乘再求和；然后将所求和放在被卷积操作的图中心位置。 上图表示一个 8×8 的原图，每个方格代表一个像素点；其中一个包含 X 的方格是一个 5×5 的卷积核，核半径等于 5/2 = 2；进行卷积操作后，生成图像为上图中包含 Y 的方格，可以看出是一个 4×4 的生成图；通过比较观察可以发现，生成图比原图尺寸要小，为了保证生成图与原图
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2024-03-19 13:49:37
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# 图像卷积与反卷积的基本知识与Python实现
图像处理是计算机视觉领域的重要一环，其中卷积与反卷积（反向卷积）是基础操作，用于特征提取和图像重建。我们将通过Python代码示例来理解这两个概念。
## 什么是卷积？
卷积是一种数学运算，广泛应用于信号处理和图像处理。通过将一个过滤器（或卷积核）应用于图像，可以提取出图像中的特征，例如边缘、纹理等。卷积的结果是一个特征图，反映了卷积核与原图
卷积层1. 1d/2d/3d卷积Dimension of Convolution卷积运算：卷积核在输入信号（图像）上滑动，相应位置上进行乘加卷积核：又称为滤波器，过滤器，可认为是某种模式，某种特征。
卷积过程类似于用一个模版去图像上寻找与它相似的区域，与卷积核模式越相似，激活值越高，从而实现特征提取，所以在深度学习当中，可以把卷积核看成是特征提取器的检测器
AlexNet卷积核可视化，发现卷积核学
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2023-07-08 17:56:44
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1.多输入通道 卷积核的通道数要和输入通道数一样才能进行互相关运算。逐通道计算完结果再相加即得到输出。 图5.4中阴影部分为第一个输出元素及其计算所使用的输入和核数组元素： (1×1+2×2+4×3+5×4)+(0×0+1×1+3×2+4×3)=56 。 多个通道的互相关运算代码实现：from d2l import torch as d2l
import torch
def corr2d_mul
卷积神经网络卷积基本知识卷积与全理解层的区别速记：局部连接；权值共享；输入/输出数据结构化详细：局部连接：卷积核尺寸远小于输入特征图的尺寸。权值共享：卷积核的滑动窗机制，使得输出层上不同未知的节点与输入层的连接权值都是一样的（即卷积核参数）。输入/输出数据结构化：局部连接和权值共享，使得剪辑操作能够在输出数据中大致保持输入数据的结构信息。 卷积神经网络的基础模块批归一化为了解决什么问题？
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2024-07-14 06:50:28
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目录0. 前言1. 减少计算量2. 引入更多非线性3. BottleNeck结构 0. 前言在构建卷积神经网络时，我们该挑选多大尺寸的卷积核呢？如VGG16等很多网络结构都选用了大量的3x3卷积核和1x1卷积核，为什么要选用尺寸较小的卷积核呢，为什么不用5x5，7x7或者更大的卷积核呢？根据我目前的理解，这主要可以从两个方面来解释：（1） 多层小卷积核堆叠可以和大卷积核有一样的感受野，但小卷积核
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2024-03-19 13:52:30
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