每个卷积核具有长、宽、深三个维度。
卷积核的长、宽都是人为指定的，长X宽也被称为卷积核的尺寸，常用的尺寸为3X3，5X5等；
卷积核的深度与当前图像的深度（feather map的张数）相同，所以指定卷积核时，只需指定其长和宽两个参数。
转载
2023-06-15 11:37:13
157阅读
CNN从2012年的AlexNet发展至今，科学家们发明出各种各样的CNN模型，一个比一个深，一个比一个准确，一个比一个轻量。我下面会对近几年一些具有变革性的工作进行简单盘点，从这些充满革新性的工作中探讨日后的CNN变革方向。注：水平所限，下面的见解或许有偏差，望大牛指正。另外只介绍其中具有代表性的模型，一些著名的模型由于原理相同将不作介绍，若有遗漏也欢迎指出。1. 卷积只能在同一组进行吗？--
转载
2024-06-30 19:39:07
81阅读
# 实现"envi深度学习卷积核"的步骤
## 1. 理解卷积核的定义
在深度学习中，卷积核（Convolutional Kernel）是一种用于图像处理的滤波器。它通过与输入图像进行卷积操作，可以提取出图像的特征。卷积核的大小和形状可以根据具体问题进行设计和调整。
## 2. 数据准备
在实现"envi深度学习卷积核"之前，我们需要准备一些数据。这些数据可以是图像、视频或其他特征向量，用
原创
2023-09-08 05:45:19
269阅读
前言：本章会涉及到许多与卷积神经网络相关的核心知识点，属于对卷积神经网络知识点的一些梳理和总结，所以，需要有一些基础的小伙伴才能很好的理解，刚刚入门的小伙伴，少奶奶建议先阅读其他大牛的博文，然后再来看本篇文章的理论和实战部分。若能从第一章开始看起，那你将获得一个比较系统的学习流程。下面开始正文部分。卷积神经网络相关知识点卷积对图像做卷积运算其实是一个滤波的过程  
转载
2024-10-21 13:32:45
53阅读
深度学习中不同的卷积类型，包括：2D/3D/1*1/Ttransposed/Dilated/SpatiallySeparable/Depthwise Separable/Flattened/Grouped/Shuffled Grouped Convolution Convolution VS Cross-correlation卷积是一项在信号处理、视觉处理或者其他工程/科学领域中应用广泛
转载
2024-09-29 23:42:04
62阅读
# 深度学习与大核卷积
在深度学习的领域，卷积神经网络（CNN）已经成为处理图像和视频数据的主流架构。近年来，大核卷积（Large Kernel Convolution）逐渐引起了研究者的关注。大核卷积不仅提高了模型在处理高维数据时的表现，同时也带来了计算效率的优化。
## 什么是大核卷积？
卷积操作通常使用小的卷积核，例如 \(3 \times 3\) 或 \(5 \times 5\)。然
在使用卷积神经网络时，我们也总结了一些训练技巧，下面就来介绍如何对卷积核进行优化，以及多通道卷积技术的使用。一 优化卷积核 在实际的卷积训练中，为了加快速度，常常把卷积核裁开。比如一个3x3的卷积核，可以裁成一个3x1和1x3的卷积核(通过矩阵乘法得知)，分别对原有输入做卷积运算，这样可以大大提升运算的速度。原理：在浮点运算中乘法消耗的资源比较多，我们目的就是尽量减少乘法运算。比如对一个
转载
2023-11-28 20:55:54
149阅读
CNN中feature map、卷积核、卷积核的个数、filter、channel的概念解释feather map理解这个是输入经过卷积操作后输出的结果，一般都是二维的多张图片，在论文图上都是以是多张二维图片排列在一起的（像个豆腐皮一样），它们其中的每一个都被称为\(feature \quad map\)feather map 是怎么产生的有几个卷积核就会产生几个\(feather \quad m
转载
2024-01-02 21:10:22
209阅读
一、概述在图像处理领域，滤波、卷积都是相同的含义，都是一种图像的卷积操作，与此相对应通过卷积处理图像时，需要使用一个用于计算图像像素的参考矩阵，这个矩阵称为卷积核、卷积模板、滤波器、滤波模板、扫描窗，这些名词都是相同的概念。二、卷积和卷积核概念理解参阅了很多的参考资料（部分资料参考第三部分），对卷积这个概念老猿有了一定的理解，下面总结一下理解的关键知识点：卷积是一种数学运算，具体算法大家参考后面的
转载
2024-01-29 10:04:47
126阅读
在深度学习中，图像卷积核的大小对模型的性能和效果起着至关重要的作用。卷积操作本质上是在图像上滑动小窗口（卷积核），以提取特征。这一过程直接影响到图像特征的提取能力，进而影响到最终的模型性能。因此，合理选择卷积核的大小是深度学习图像处理中的一个重要问题。
> **用户反馈：**
> “我们在处理卫星图像时使用的小卷积核未能有效提取纹理信息，导致最终模型的准确率显著下降。”
为了分析卷积核大小
最近在学习FCN和u-net时，1*1卷积的理解比较模糊，通过这篇博客茅厕顿开，分享出来同时记录自己的路径。CNN的卷积核是单层的还是多层的？ 解析：一般而言，深度卷积网络是一层又一层的。层的本质是特征图, 存贮输入数据或其中间表示值。一组卷积核则是联系前后两层的网络参数表达体, 训练的目标就是每个卷积核的权重参数组。描述网络模型中某层的厚度，通常用名词通道channel数或者特征图feature
3 卷积层的训练同全连接层一样，卷积层的训练也需要从上一层回传的误差矩阵，然后计算：本层的权重矩阵的误差项本层的需要回传到下一层的误差矩阵在下面的描述中，我们假设已经得到了从上一层回传的误差矩阵，并且已经经过了激活函数的反向传导。3.1 计算反向传播的梯度矩阵正向公式：其中，W是卷积核，*表示卷积（互相关）计算，A为当前层的输入项，b是偏移（未在图中画出），Z为当前层的输出项，但尚未经过激活函数处
前言CNN从2012年的AlexNet发展至今，科学家们发明出各种各样的CNN模型，一个比一个深，一个比一个准确，一个比一个轻量。下面会对近几年一些具有变革性的工作进行简单盘点，从这些充满革新性的工作中探讨日后的CNN变革方向。卷积只能在同一组进行吗Group convolution 分组卷积，最早在AlexNet中出现，由于当时的硬件资源有限，训练AlexNet时卷积操作不能全部放在同一个GPU
前向传播与反向传播：卷积核的深度与卷积层的深度： 卷积核的深度与输入图像的深度一致，例如输入图像为28*28*3 格式彩色图像，那么卷积核则为 n*n*3 ，其中的3表示卷积核的深度。n*n*3 是一个完整的卷积核，别忘了每个卷积核还有一个b， 卷积层的深度是模型的超参数，是某个卷积层设计要用多少个（例如n*n*3的）卷积核。 此处应该有插图1*1 的卷积核有什么用，怎么起作用： 1 实现
转载
2023-08-21 20:17:22
167阅读
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
转载
2023-11-10 13:10:26
986阅读
一、首先先给出图示，什么叫卷积。（http://deeplearning.stanford.edu/wiki/index.php/）当然很多人会疑问，为什么卷积后的图像会缩小，那是因为在进行图像滤波的时候边缘没有加0进行填充。正常的图像滤波边缘是会填充0，这样滤波出来的图像与原图像的大小保持一致。卷积可以用如下表示式来表示： 训练卷积核的方式（第一种）：&nbs
转载
2024-01-25 21:02:39
144阅读
# 如何实现CNN深度学习中的卷积核
## 引言
欢迎来到深度学习的世界！CNN（Convolutional Neural Networks）是一种用于图像处理和识别的深度学习模型，而卷积核是CNN中非常重要的组成部分。在本文中，我将教你如何实现CNN中的卷积核。
## 整体流程
首先，让我们看看整个实现卷积核的流程。我们可以用下面的表格展示这个流程：
| 步骤 | 操作 |
| -----
原创
2024-04-03 05:08:48
64阅读
使用更小卷积核的作用
使用更小的卷积核是当前在保证网络精度的情况下，减少参数的趋势之一，在VGG16中，使用了3个3*3卷积核来代替7*7卷积核，使用了2个3*3卷积核来代替5*5卷积核，这样做的主要目的是在保证具有相同感知野的条件下，提升了网络的深度，在一定程度上提升了神经网络的效果。以下简单地说明一下小卷积(3*3)对于5×5网络感知野相同的替代
什么是卷积核在数学上，卷积核的标准定义是两个函数在反转和移位后的乘
转载
2022-10-16 21:57:39
347阅读
深度学习时卷积核尺寸的选择是一个关键因素，它直接影响到模型的性能与效果。随着深度学习技术的不断发展，基于卷积的神经网络（CNN）在图像分类、目标检测等任务中得到了广泛应用。在这篇博文中，我将为大家逐步解析如何选择合适的卷积核尺寸，并提供一些实战指导和建议。
## 版本对比
在分析卷积核尺寸时，不同版本的框架和算法可能会由于自身特性，需要对卷积核的尺寸进行不同的设置。我们可以从以下几个方面进行兼
