经过昨天一天的适应课，小卷初步知道了JAVA是个什么样子，可是编码究竟是一种什么样神奇的体验，他还是充满了期待，满脑子都是别人快速敲击键盘，然后各种科技感慢慢的样子，今天，老师终于要开始教编码了。 老师先讲了如
一、实验目的 1．学习分段卷积的概念及其应用。 2．掌握如何来实现分段卷积。二、实验原理及方法 在某些场合下，可能要求将一个有限长度的序列与一个长度不定或相当长的序列进行线性卷积，若将整个序列存储起来再作大点数的运算，不但运算量大，而且往往时延也不允许并且在实际应用中，往往要求实时处理。在这些情况下，就要将长序列分段，每一段分别与 短序列进行卷积，即分段卷积。有两种方法：重叠相加法和重叠保留法。
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2024-07-02 22:21:57
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如果还不清楚卷积在生活中的意义，可以看看这则转载自疯子朱磊的比喻。首先看定义和公式 卷积就是以一个函数为输入函数，在输入函数每个点上，以输入函数为系数叠加位移了的响应函数，最终得到的函数。 哇，相当抽象， 这是个啥，这又是个啥？好的先不着急弄清楚这符号是什么。先清楚这个符号代表卷积运算就行。那卷积的运算结果是什么？也就是这个东西最终会等于什么？大家学过积分的认真看这个这个东西是什么？是这个东西关于
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2023-08-11 22:49:17
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激活函数的选择上一节中，我们介绍了激活函数的相关知识，了解了常见的激活函数有哪些。那么当我们进行神经网络训练的时候应该如何选择激活函数呢？当输入数据特征相差比较明显时，用tanh的效果会很好，且在循环过程中会不断扩大特征效果并显示出来。当特征相差不明显时，sigmoid的效果比较好。同时，用sigmoid和tanh作为激活函数时，需要对输入进行规范化，否则激活后的值全部进入平坦区，隐层的输出会全部
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2024-02-27 12:06:18
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英国机器视觉会议（BMVC）大约两周前在英国卡迪夫结束，是计算机视觉和模式识别领域的顶级会议之一，具有28%的竞争接受率。与其他人相比，这是一个小活动，所以你有足够的时间在会议上走来走去，和论文讲述者一对一的交流，我觉得这大有裨益。我在会议上展示了一份关于分层多图网络图像分类的工作，在林晓、穆罕默德·艾默尔（主页）和我的博士顾问格雷厄姆·泰勒的监督下，我在SRI国际公司实习期间主要在上面工作。在本
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2023-10-13 00:13:55
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概述OpenCV在使用卷积进行图像处理过程种，如何处理边缘像素与锚定输出两个技术细节一直是很多人求而不得的疑惑。其实OpenCV在做卷积滤波时会对图像进行边界填充，实现对边缘像素的卷积计算的支持，不同填充方式与不同锚定点会得到图像卷积输出不同的结果。边界填充我们首先来看一下OpenCV种支持标准卷积边缘填充做法，OpenCV支持的有如下几种卷积边缘填充算法：常量边界BORDER_CON
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2024-09-12 19:18:41
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一、批量归一化BN对输入的归一化（浅层模型）： 1.处理后的任意一个特征在数据集中所有样本上的均值为0、标准差为1。 2.标准化处理输入数据使各个特征的分布相近批量归一化（深度模型）： 利用小批量上的均值和标准差，不断调整神经网络中间输出，从而使整个神经网络在各层的中间输出的数值更稳定。BN有两种情况： 1.对全连接层进行批量归一化： 位置：全连接层中的仿射变换和激活函数之间。 全连接： 此时BN
# Python做卷积乘法
卷积乘法是信号处理中常用的一种操作，它在图像处理、机器学习、神经网络等领域中广泛应用。Python作为一种强大而灵活的编程语言，提供了多种库和工具来进行卷积乘法的实现。本篇文章将介绍Python中卷积乘法的概念、原理以及示例代码。
## 卷积乘法概述
卷积乘法是一种将两个函数进行线性组合的操作，其中一个函数通常被称为输入函数，另一个函数称为卷积核或滤波器。卷积乘法
原创
2023-11-29 08:51:45
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%用MATLAB做卷积码仿真,看哪些函数？ %convc和vetdec clear all; snr=6;%信噪比是6dB t= poly2trellis(7,[171 133]); %Convert convolutional code polynomials to trellis descrip
原创
2021-06-03 11:01:24
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这篇文章主要介绍了 PyTorch 中常用的卷积层，包括 3 个部分。1D/2D/3D 卷积卷积有一维卷积、二维卷积、三维卷积。一般情况下，卷积核在几个维度上滑动，就是几维卷积。比如在图片上的卷积就是二维卷积。一维卷积 二维卷积 三维卷积 二维卷积：nn.Conv2d()nn.Conv2d(self, in_channels, out_channels, kernel_size,
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2023-09-02 15:46:33
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图卷积在 CV 的全局推理中的应用（Global Reasoning）1. Graph-Based Global Reasoning Networks. (CVPR 2019)基本思想主要技术创新 GloRe1️⃣ 仅依靠卷积的感受野有限，要么堆叠卷积层；2️⃣ 图卷积天然考虑全图节点之间的关系，具有全局感受野；3️⃣ 因此对中间层特征通过 GloRe 模块作全局交互来实现类似特征增强的目的；4️
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2024-04-12 11:44:38
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不定期更新的说呢...积性函数积性函数的概念：如果一个函数 \(f(n)\) 在 \(a,b\) 互质的情况下满足 \(f(a*b)=f(a)*f(b)\)， 则称其为积性函数举例：\(φ(n)\)\(σ(n)\)\(μ(n)\)\(σ_0(n)\)\(σ_k(n)\)完全积性函数的概念：如果一个函数 \(f(n)\) 对任意整数 \(a,b\) 满足 \(f(a*b)=f(a)*f(b)\)，
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2024-07-31 16:27:38
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我们在评价一个卷积神经网络模型性能好坏时，通常会用AP，mAP来判断分类准确性，针对速度方面经常使用ms(毫秒)，或者FPS(表示每秒处理多少张图像，或者说处理一张图像用多少秒)。在看一些代码的时候，常常会看到是直接用python中的time函数来计算，比如下面代码：time1 = time.time()
output = model(image)
time2 = time.time()
tota
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2023-11-10 10:21:41
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目录卷积运算与相关运算理解卷积卷积能抽取特征多层卷积能抽取复杂特征总结参考原文链接：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3×3、5×5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?为滤波器，?为图像，?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
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2023-11-14 23:35:09
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在这个博文中，我们将探讨如何在 Python 中进行两个矩阵的卷积操作。这一主题不仅在计算机视觉、深度学习等领域有着广泛的应用，同时它也对理解信号处理、图像处理等领域的算法实现至关重要。以下内容将详细拆解这个议题的各个方面。
## 背景定位
卷积运算是信号处理中的一种重要操作，它通过将一个函数与另一个函数结合，用于提取特征。在机器学习中，特别是卷积神经网络（CNN）中，卷积操作是必不可少的。
一、卷积神经网络CNN 最经典卷积神经网络有三层：Convolution LayerPooling Layer（Subsampling）上采样Fully Connected Layer卷积的计算：红框框里与蓝色矩阵filter做矩阵乘法，即：（2*1+5*0+5*1）+（2*2+3*1+4*3）+（4*1+3*1+1*2）= 35之后红色框框往后移一列，继续上述计算卷积神经计算完成得到的
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2023-11-13 09:22:19
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# 如何使用PyTorch进行三维卷积
## 引言
欢迎来到PyTorch三维卷积的教程！在这篇文章中，我将指导你学习如何使用PyTorch进行三维卷积操作。作为一名经验丰富的开发者，我将帮助你了解整个过程并教会你如何实现这一操作。
## 整个过程的流程
为了更好地帮助你理解，我将整个过程拆分为几个步骤，具体如下所示：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 导
原创
2024-04-19 04:26:29
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目录 目录文章说明光流原理神经光流网络结构介绍1 收缩部分网络结构flownetsimple结构flownetcorr结构2 放大部分网络结构训练数据集1 flying chairs数据集实验与结果分析Flownetsimple与Flownetcorr对比 1 文章说明这周学习了一篇文章，文章的名字叫做FlowNet: Learning Optical Flow with Convolutiona
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2024-02-19 11:22:18
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目录摘要卷积（convolution）1、pytorch实现2、对input展开矩阵相乘3、对kernel展开以及矩阵相乘转置卷积1、API实现2、对kernel矩阵转置+矩阵相乘总结摘要卷积的基本元素有着input size、kernel size、stride、padding、group以及dilation等等。在卷积中有着卷积(convolution)和转置卷积(transpose conv
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2023-08-07 09:14:27
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假如说你不仅想检测灰度图像的特征，也想检测 RGB 彩色图像的特征。彩色图像如果是 6×6×3，这里的 3指的是三个颜色通道，你可以把它想象成三个 6×6图像的堆叠。为了检测图像的边缘或者其他的特征，不是把它跟原来的 3×3 的过滤器做卷积，而是跟一个三维的过滤器，它的维度是 3×3×3，这样这个过滤器也有三层，对应红绿、蓝三个通道。给这些起个名字（原图像），这里的第一个 6 代表图像高度，第二个
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2024-01-10 17:22:44
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