一维卷积Convolution卷积也是很常用的一种计算模式。卷积计算方法如下：对输出数据中的每一个元素，它的值是输入数据中相同位置上的元素与该元素周边元素的值的加权和。卷积中有一个被称为卷积核（Kernel）或卷积码（Mask）的数据段，指定了周边元素的权值。为了避免混淆，以后都称为卷积码。计算如下图所示：图中的M向量为卷积码，N向量为输入，P向量为输出。其中P[2] = N[0] * M[0]
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2023-07-31 20:50:10
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卷积的公式为 公式中包含1个f函数，1个g函数，f函数乘g函数再积分，便是卷积操作。我们可以把f函数当做“生产力”，g函数当做“留存率”。随着时间t的变化，生产的东西越来越多，同时损耗也越来越大，公式里的x代表在某一时刻“积累”下来的存量。举一个例子（这个例子更适合从事游戏行业的同学，其他例子可参考网上的馒头腐败、胃消化食物等）：假设一款游戏上线了，随着时间流逝，用户增长会不断改变，而用
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2023-09-06 18:21:15
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看了很多反卷积和转置卷积的文章，似乎还是一头雾水，记录下自己理解的过程～有人一句话总结：逆卷积相对于卷积在神经网络结构的正向和反向传播中做相反的运算。其实还是不是很理解。反卷积（转置卷积）通常用来两个方面：1. CNN可视化，通过反卷积将卷积得到的feature map还原到像素空间，来观察feature map对哪些pattern相应最大，即可视化哪些特征是卷积操作提取出来的；2. FCN全卷
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2024-04-26 15:29:38
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卷积（多 >1 的映射） 本质：在对输入做9 >1的映射关系时，保持了输出相对于input中的位置性关系 对核矩阵做以下变形：卷积核的滑动步骤变成了卷积核矩阵的扩增 卷积的矩阵乘法变成以下形式：核矩阵重排，输入featuremap变形为向量 反卷积（1 >多 的映射） deconvlution/tr
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2020-07-28 19:04:00
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前言卷积和反卷积在CNN中经常被用到，想要彻底搞懂并不是那么容易。本文主要分三个部分来讲解卷积和反卷积，分别包括概念、工作过程、代码示例，其中代码实践部分主结合TensorFlow框架来进行实践。给大家介绍一个卷积过程的可视化工具，这个项目是github上面的一个开源项目。卷积和反卷积卷积(Convolutional)：卷积在图像处理领域被广泛的应用，像滤波、边缘检测、图片锐化等，都是通过不同的卷
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2024-04-15 13:35:20
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反卷积 deconvolution在应用在计算机视觉的深度学习领域，由于输入图像通过卷积神经网络(CNN)提取特征后，输出的尺寸往往会变小，而有时我们需要将图像恢复到原来的尺寸以便进行进一步的计算(e.g.图像的语义分割)，这个采用扩大图像尺寸，实现图像由小分辨率到大分辨率的映射的操作，叫做上采样(Upsample)。上采样有3种常见的方法：双线性插值(bilinear)，反卷积(Transpos
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2024-03-18 14:42:33
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1，标准卷积 标准卷积过程如上。 对于多通道的卷积：举个例子，假设有一个3×3大小的卷积层，其输入通道为16、输出通道为32。那么一般的操作就是用32个3×3的卷积核来分别同输入数据卷积，这样每个卷积核需要3×3×16个参数，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3×3×16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
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2024-03-19 21:20:30
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作者：ChaucerGInvolution: Inverting the Inherence of Convolution for Visual Recognition代码：https://github.com/d-li14/involution论文：https://arxiv.org/abs/2103.06255本文提出了Involution卷积，可构建用于构建新型的神经网络架构！
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2023-10-29 15:40:19
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卷积运算与相关运算在计算机视觉领域，卷积核、滤波器通常为较小尺寸的矩阵，比如\(3\times3\)、\(5\times5\)等，数字图像是相对较大尺寸的2维（多维）矩阵（张量），图像卷积运算与相关运算的关系如下图所示（图片来自链接），其中\(F\)为滤波器，\(X\)为图像，\(O\)为结果。相关是将滤波器在图像上滑动，对应位置相乘求和；卷积则先将滤波器旋转180度（行列均对称翻转），然后使用旋
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2023-08-12 21:20:43
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文章目录1.Bn层详解2.卷积神经网络相关激活函数过拟合 1.Bn层详解 1)BN层在网络中的作用 BN层是一种批规范化操作，公式为减均值除标准差，然后乘γ加β。将输入分布归一化到0，1分布，使得激活函数更好的作用，因此解决了梯度消失的问题。同时由于数据被归一化，使得网络可以有更好的收敛速度。但是似乎没有证据表明它可以解决高层的网络输入分布变化剧烈的问题（Internal Covariate S
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2024-08-11 10:06:41
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膨胀卷积，也叫空洞卷积，Dilated Convolution，也有叫 扩张卷积；空洞卷积 是 2016在ICLR(International Conference on Learning Representation)上被提出的，本身用在图像分割领域，被deepmind拿来应用到语音(WaveNet)和NLP领域，它在物体检测也发挥了重要的作用，对于小物体的检测十分重要 普通卷积&nb
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2024-01-03 17:10:58
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文章目录前言一、膨胀卷积二、gridding effect三、使用多个膨胀卷积的时候，怎样设置膨胀系数？四、膨胀系数设置建议五、是否应用HDC设计准则的分割效果对比六、总结参考资料 前言这篇博文主要来介绍一下膨胀卷积的知识，膨胀卷积（Dilated convolution）也叫做空洞卷积（Atrous convolution）。我第一次接触到这个词实在看deeplabv3+的论文的时候碰见的这个
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2024-01-14 19:22:18
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2022-06-13 11:36:53
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目录1.前言：2.CNN的卷积过程：3.CNN的池化过程：4.CNN的激活过程：5.总结：1.前言：神经网络在好几年前出现感觉像是一个降维打击，适用的场景包括股市分析，环境监测，医学影像，生物信息基因序列等等等等，最近这几年来，随着越来越多的人去了解神经网络后，神经网络已经是火的一塌糊涂了。而毫不夸张的说，现在处在的这个人工智能的时代，我们作为参与者或多或少会用过的一些东西，可能这些东西背后的算法
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2023-10-13 00:07:05
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卷积神经网络——卷积操作在上一篇《卷积神经网络简介》里我们介绍了卷积神经网络包含四个主要的操作，其中最重要的就是本文要讲述的“卷积”操作。对于CNN，卷积操作的主要目的是从输入图像中提取特征。卷积通过使用输入数据的小方块学习图像特征来保留像素之间的空间关系。 图 1
卷积操作就是卷积核（过滤器 / Filter）在原始图片中进行滑动得到特征图（Feature Map）的
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2023-08-16 16:42:47
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一、卷积神经网络卷积神经网络包括：卷积层、激活函数、池化层、全连接层通常把神经网络的隐藏层分为 卷积层和池化层二、卷积层块一般包括：卷积层+激活函数+汇聚层（池化层，又叫下采样层）三、概念及作用1）卷积层（Convolutional layer）通过卷积操作（线性操作，即在原始图像上平移）对输入图像进行降维和特征提取如图所示，卷积层实际上，就是按照模板（卷积核）的样子扫描原始图像，图像的
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2023-08-26 12:55:16
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卷积过程是卷积神经网络最主要的特征。然而卷积过程有比较多的细节，初学者常会有比较多的问题，这篇文章对卷积过程进行比较详细的解释。1.卷积运算首先我们需要知道什么是卷积计算，它其实是一种简单数学运算，有两个步骤：一个是矩阵内积乘法，另一个是将内积乘法的结果进行全加。 （1）矩阵内积乘法 矩阵的内积乘法非常简单，就是把两个相乘的矩阵，相同位置的元素进行乘法运算，这个时候会得到一个新的矩阵（在这里我们需
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2023-08-11 10:13:07
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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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0.卷积层的理解实际上卷积核(convolution kernel)不是真的卷积,而是类似一个输入和输出之间的线性表达式.为什么叫做卷积呢, 因为两个次序上相邻的NxN卷积核有N-1的重叠. 本质上卷积核是一个线性过滤式, 比如输入时4x4的小宏块, 卷积核过滤的结果相当于一次线性计算. 卷积核之后的亚采样和池化都是为了把局部特征进行抽象化.但从数据传播的方向上来讲,卷积核进行特征提取,然后亚采样
TensorFlow实现卷积、反卷积和空洞卷积 TensorFlow已经实现了卷积（tf.nn
原创
2022-08-24 17:04:47
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