VGG网络主要用来作为主干网络，从而提取特征。如SSD目标检测算法，其基础网络就是由VGGNet来构造的。使用1*1的卷积核1*1的卷积核给神经网络添加了一个非线性操作，从而减少或保持输入层中的信道数量保持不变。下面这个卷积操作，就将一个的输入变成了一个的输入这个过滤器中的这32个数字可以理解为：第二层的一个神经元的输入有32个神经元，乘以32个权重之后相加，然后再使用ReLU非线性函数，最终得到
线性滤波与卷积的基本概念 线性滤波可以说是图像处理最基本的方法，它可以允许我们对图像进行处理，产生很多不同的效果。做法很简单。首先，我们有一个二维的滤波器矩阵（有个高大上的名字叫卷积核）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，作为该像素位置的值。这样就完成了滤波过程。
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2024-05-30 09:54:40
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Image super-resolution using deep convolutional networks(SRCNN)一、总结网络结构 SRCNN网络结构比较简单，就是一个三层的卷积网络，激活函数选用Relu。第一层卷积：实现对图片特征的提取。(卷积核个数为64，大小为9)第二层卷积：对第一层卷积提取特征的非线性映射。(卷积核个数为32，大小为1[原文])第三层卷积：对映射后的特征进行重建
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2024-06-30 12:29:36
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batch是批的意思，就是说卷积神经网络处理数据是分批处理的，batch_size就是每批处理的样本的个数。CNN train 的样张图片 60 张，设置 batch_size = 15；理解：训练数据图片一次取15张同时训练，分4次训练完。概念卷积核 kernel 约等于 滤波器 过滤器 filter 不同文档的叫法不同通道数为1时一般叫 卷积核，通道数大于1时一般叫 滤波器（即一个滤波器为一组
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2024-09-27 14:39:25
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想要理解CNN中关于卷积的操作，需要先了解tensorflow中关于张量的定义和神经网络中的“卷积”，这里卷积加双引号是为了区别于数学上的卷积，神经网络里的卷积实际上是互相关，这二者的区别主要在于卷积实际上需要把卷积核顺时针旋转180度然后再做点乘。下文的卷积均代指神经网络的卷积（即互相关）。 如果你已经理解了张量和卷积操作，请直接跳到第三部分 阅读tensorflow框架下，CNN中关于卷积核(
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2024-07-09 16:32:23
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卷积神经网络最具特色的地方在于引入了卷积层，这使得数据量降低，进而在计算能力核内存有限的情况下能够实现深层的网络。卷积核的操作是受生物启发的，它具有局部感知功能。卷积核的Size代表感受野的大小，卷积核的步长度代表提取的精度：例如：Size为3的卷积核，如果step为1，那么相邻步感受野之间就会有重复区域，重复区域是两列的数据；如果step为2，那么相邻感受野的重复区域会更少；；如果step为3，
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2024-07-17 11:02:58
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这篇博客分为两部分：卷积的计算两种特殊卷积的介绍：可分离卷积、空洞卷积卷积的细节计算首先是第一部分，卷积的计算。参考资料：https://zhuanlan.zhihu.com/p/268179286一、单通道单卷积核这计算公式很简单，为方便描述，可以把卷积核以及卷积核扫描到图像的区域当作两个矩阵（但实际计算并不是矩阵乘法，不要搞混咯）。 具体计算的方式是：将对应位置的元素相乘将得到的所有乘积做一个
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2024-04-26 15:27:12
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一.网络结构 AlexNet由5层卷积层和3层全连接层组成。 论文中是把网络放在两个GPU上进行，为了方便我们仅考虑一个GPU的情况。 224×224224×224，不过经过计算(224−11)/4=54.75(224−11)/4=54.75并不是论文中的55×5555×55，而使用227×227227×227作为输入， 卷积层C1：处理流程为：卷积、ReLU、LRN、池化、
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2024-03-03 22:07:36
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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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文章目录神经网络各层输出的可视化原始图片第一层卷积BatchNormReLU循环神经网络损失函数模型优化器optim学习率 神经网络各层输出的可视化ResNet-18，数字代表的是网络的深度，也就是说ResNet18 网络就是18层的吗？实则不然，其实这里的18指定的是带有权重的 18层，包括卷积层和全连接层，不包括池化层和BN层。 ResNet18的基本含义是，网络的基本架构是ResNet，网
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2024-03-21 11:55:01
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一、卷积中的相关函数的参数定义如下：in_channels(int) – 输入信号的通道 out_channels(int) – 卷积产生的通道 kerner_size(int or tuple) - 卷积核的尺寸 stride(int or tuple, optional) - 卷积步长 padding (int or tuple, optional)- 输入的每一条边补充0的层数 dilati
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2024-05-28 21:30:03
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x = Conv1D(
filters=32, # 卷积层神经元（卷积核）数目
kernel_size=1, # 感受野大小
padding='same', # padding策略（vaild 或 same）
activation=tf.nn.tanh,
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2024-03-28 12:53:04
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CondConv: Conditionally Parameterized Convolutions for Efficient Inferencepaper：https://arxiv.org/abs/1904.04971code：https://github.com/tensorflow/tpu/tree/master/models/official/efficientnet/condconv
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2024-08-08 10:41:09
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1*1卷积是大小为1*1的滤波器做卷积操作，不同于2*2、3*3等filter，没有考虑在前一特征层局部信息之间的关系。我们从1*1卷积的两个主要使用来理解其原理和作用。卷积核：可以看作对某个局部的加权求和，它是对应局部感知，它的原理是在观察某个物体时我们既不能观察每个像素也不能一次观察整体，而是先从局部开始认识，这就对应了卷积。卷积核的大小一般有1x1,3x3和5x5的尺寸。卷积核的个数就对应输
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2024-03-15 09:33:39
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卷积神经网络中卷积核的作用是提取图像更高维的特征，一个卷积核代表一种特征提取方式，对应产生一个特征图，卷积核的尺寸对应感受野的大小。经典的卷积示意图如下：  
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2024-02-19 11:20:36
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# PyTorch一维卷积实现指南
作为一名新入行的开发者，你可能对如何使用PyTorch实现一维卷积感到困惑。本文将为你提供一个详细的指南，帮助你理解并实现一维卷积。
## 一维卷积简介
一维卷积，又称为一维卷积神经网络（1D CNN），是一种用于处理一维数据的深度学习模型。它可以应用于时间序列分析、音频信号处理等领域。
## 实现流程
以下是使用PyTorch实现一维卷积的步骤：
原创
2024-07-16 04:02:49
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文章目录一、卷积核（convolutional kernel）：1.1 介绍1.2 设计中的问题二、池化（pooling）：没有完全整理的blog整理完的blog 一、卷积核（convolutional kernel）：1.1 介绍目标： 实现对应于输入的局部感知实现方式： 对输入的某个局部块进行加权求和理由： 感受野的提出（观察某个物体时我们既不能观察每个像素，也不能一次观察整体，而是先从局部
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2023-11-10 11:33:01
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前言在介绍卷积神经网络中的1x1卷积之前，首先回顾卷积网络的基本概念[1]。 1. 卷积核（convolutional kernel）：可以看作对某个局部的加权求和；它是对应局部感知，它的原理是在观察某个物体时我们既不能观察每个像素也不能一次观察整体，而是先从局部开始认识，这就对应了卷积。卷积核的大小一般有1x1,3x3和5x5的尺寸（一般是奇数x奇数）。 卷积核的个数就对应输
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2024-04-07 22:28:51
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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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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
