作者丨Frank Odom
本篇文章从卷积的定理介绍、Pytorch的实现以及测试方面对傅立叶卷积提供了详尽的介绍，文章在Pytorch的实现部分进行了非常详细的讲解并附有相关的代码。文末最后还附有作者对卷积与互相关证明。>>加入极市CV技术交流群，走在计算机视觉的最前沿卷积卷积在数据分析中无处不在。几十年来，它们已用于信号和图像处理。最近，它们已成为现代神经网络的重要组成
卷积操作略输入输出尺寸变化略PyTorch实现nn.Conv2d(in_channels,
out_channels,
kernel_size,
stride=1.
padding=0,
dilation=1,
groups=1,
bias=True,
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2023-09-03 16:02:39
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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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2024-08-08 10:30:20
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正常卷积 Pytorch中卷积的API的常用参数：in_channels:Ci，输入通道数，即输入层的feature map的个数out_channels:Co，输出通道数，即输出层feature map的个数对feature map概念不清晰的可参考这篇博客，或观看吴恩达深度学习网课kernel_size：K，卷积核（也称滤波器）大小，如果只有一个值表明卷积核为方形，两个不同的值则为矩形stri
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2024-05-17 09:51:55
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卷积操作：
# 1. 卷积核的输入通道数与输入数据的通道数保持一致，所以卷积核的对应通道与输入数据的对应通道进行卷积操作，以卷积核conv_i为例：
# 2. 卷积核conv_i的对应通道与输入数据对应通道 进行 对应位置元素 的乘法，即用乘法操作“*”，得到一个与卷积核形状一样的矩阵M
# 3. 将第2步中卷积结果矩阵M中的所有元素相加，得到卷积核conv_i在当前通道的卷积结果：标量su_i
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2023-09-20 16:59:27
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整理一下pytorch获取的流程：创建Dataset对象创建DataLoader对象，装载有dataset对象循环DataLoader对象，DataLoader.__iter__返回的是DataLoaderIter对象dataset = MyDataset()
dataloader = DataLoader(dataset)
num_epoches = 100
for epoch in range
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2024-10-27 19:25:37
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# 在PyTorch中实现CPU卷积的底层代码
在计算机视觉和深度学习的领域中，卷积操作是一个重要组成部分。PyTorch是一个流行的深度学习框架，允许我们在高层次上使用卷积操作。但是，如果你想了解底层如何实现CPU卷积，这篇文章将指导你进行手动实现。
## 流程概述
在实现卷积之前，我们需要了解一般的卷积操作流程。下面是实现CPU卷积的主要步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-03 06:57:30
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Pytorch学习记录（5）卷积操作的介绍这篇博文主要在于记录卷积操作的学习过程，包括概念以及具体实战环节。卷积操作的定义以及意义：如果从形象的方式理解卷积的意义，即为进行一次特征“浓缩”，用另一个意思来讲，就是把它抽象化。最后经过很多次的抽象化，你会将原始的矩阵变成一个 1 维乘 1 维的矩阵，这就是一个数字（变成了可以让分类器处理的概率数字，有些像降维作用的意思）。卷积层的介绍与实现：在PyT
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2023-08-11 16:57:57
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1. 卷积原理① 卷积核不停的在原图上进行滑动，对应元素相乘再相加。② 下图为每次滑动移动1格，然后再利用原图与卷积核上的数值进行计算得到缩略图矩阵的数据，如下图右所示。import torch
import torch.nn.functional as F
input = torch.tensor([[1, 2, 0, 3, 1],
[0, 1, 2
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2023-09-17 18:12:06
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常用的下采样通过卷积和池化操作，不断缩小图像尺寸，减少矩阵的采样点数。上采样通过反卷积或者插值操作，不断扩大图像尺寸，增加矩阵的采样点数。卷积操作本身上是一种特征抽取，数据压缩的过程。而反卷积是一种特殊的正向卷积，先按照一定的比例通过补0来扩大输入图像的尺寸，接着旋转卷积核，再进行正向卷积。但是该反卷积并不是卷积的逆过程，一旦卷积操作后，是无法通过反卷积还原回去的。反卷积更准确地讲应该是转置卷积。
key1:FCN对图像进行像素级的分类，从而解决了语义级别的图像分割（semantic segmentation）问题。与经典的CNN在卷积层之后使用全连接层得到固定长度的特征向量进行分类（全联接层＋softmax输出）不同，FCN可以接受任意尺寸的输入图像，采用反卷积层对最后一个卷积层的feature map进行上采样, 使它恢复到输入图像相同的尺寸，从而可以对每个像素都产生了一个预测, 同时保
卷积核通常是单数：1、3、5、7、9#先产生一些变量，这些变量是常数，用1.0表示，5*5个数据，tensorflow只能表示四维数据，不够就补0
input1=tf.Variable(tf.constant(1.0, shape=[1, 5, 5, 1])) #(b, h, w, c)b：处理的批次 c：输入数据经过处理后输出的特征数量（通道数量）通道数越多，特征越丰富卷积的过程就是处理滑动窗口
# PyTorch DataLoader的底层实现
在进行深度学习训练时，我们通常会使用数据集来训练模型。PyTorch提供了一个高效的工具——`DataLoader`，用于批量加载数据。在本文中，我们将深入探讨`DataLoader`的底层实现，包括一些基本概念和简单的代码示例，帮助大家更好地理解这一强大工具。
## DataLoader基本概念
`DataLoader`是一个迭代器，可以
原创
2024-08-21 08:16:33
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卷积神经网络 训练数据的方法就是会给计算机提供每种类别 的图片，让机器自己去学习其中的特征并形成一个算法，因为这些算法是依赖于数据集的，所以也被称为是数据驱动的算法。卷积神经网络的原理 1.局部性 往往图片的的类别是通过图片的特征来决定的，而这些决定一般是由一些局部的区域决定的。2.相同性 对于不同的图片，如果有同样的特征，这些特征会出现在图片的不同位置，也就是说可以用同样的检测模式去检测不同图片
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2023-12-07 00:06:45
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# JAVA Queue底层实现逻辑
在Java中，Queue是一个接口，它表示了一种先进先出（FIFO）的数据结构，用于存储元素并支持插入和删除操作。Queue接口的实现类包括LinkedList、PriorityQueue等。
## Queue的底层实现逻辑
Queue的底层实现通常是基于数组或链表来实现的，其中LinkedList是最常见的实现方式之一。在LinkedList中，每个元
原创
2024-05-16 06:53:54
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本节你将看到关于字典dict和集合set更加深入的原理，尤其是关于散列在其中的作用，将回答以下问题：Python 里的 dict 和 set 的效率有多高？为什么它们是无序的？为什么并不是所有的 Python 对象都可以当作 dict 的键或 set 里的元素？为什么 dict 的键和 set 元素的顺序是跟据它们被添加的次序而定的，为什么不应该在迭代循环 dict 或是 set 的同时往里添加元
一、卷积使用之前需要引入：import torchimport torch.nn.functional as F参数： 官网提供数据如上，其中：input：输入。需要是 tensor 型的，要写明有数据分成几批，输入通道有几个，高和宽是多少weight：权重，卷积核(kernel)。要写明输出通道有几个，（group一般取1）输入通道数，高和宽bias：偏置stride：步长，可以是单
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2023-10-11 07:16:53
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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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2024-06-19 09:11:33
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操作系统系统底层工作总体认识一、冯诺依曼计算机模型详解1、计算机五大核心组合部分介绍2、CPU的指令结构3、CPU内存结构3.1、CPU读取存储器数据过程3.2、CPU需要高速缓存区的原因3.3、局部性原理3.4、CPU运行安全级别二、操作系统内存管理1、内核空间和用户空间2、线程和进程的状态转换3、内核线程模型(KLT)和用户线程模型(ULT)4、线程与进程三、虚拟机指令集架构1、栈指令集架构
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2023-09-23 00:39:12
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(5)取消全部勾选，只勾选业务索引数据，es、kibana自身的索引数据视情况恢复。后续一直点击next，恢复数据即可，恢复完成后验证数量和分词搜索结果。三、服务修改我们有使用一个项目es-search访问es，其他服务引入它的jar包来调用编写好的接口访问es。1.现有代码兼容es8.x目前我们使用rest-high-level-client相关api访问es。ES官方文档显示8.x版本不再提供
