卷积操作主要针对图像进行运算，我们常见的RGB即为三通道的二维图像，那么就可以通过一个一维数组存储所有的数据，
这个算子算是图像历史上第一个特征点提取算法了，1977年提出的，很简单，拿来练手很合适。
算法原理如下：
1.选取一个合理的邻域遍历图像，这里是5*5邻域的。在邻域中依次计算，垂直，水平，对角与反对角四个相邻像素灰度的差的平方和，作为该邻域特征值。
大致就是下面这个样子：
公式：
这里k是窗口的半径。
2.从四个特征值中选最小的值作为该像素初次候选特征值。
公式：
3.设定一个阈值
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2020-09-10 15:02:00
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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。
元算子卷积层实现 元算子是jittor的关键概念，元算子的层次结构如下所示。 元算子由重索引算子，重索引化简算子和元素级算子组成。重索引算子，重索引化简算子都是一元算子。 重索引算子是其输入和输出之间的一对多映射。重索引简化算子是多对一映射。广播，填补, 切分算子是常见的重新索引算子。 而化简，累乘
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2021-02-09 07:01:00
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2022-08-23 20:16:12
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在不同的文献中卷积核的叫法可能不同，Kernel、Filter、Weight指的都是卷积核。2D卷积：
Kernel Channels
Kernel Channels是两个值组成的一组值，表征了这个卷积核将输入图像从多少个通道映射到多少个通道上（也可以反过来写）：(和Input Channels相等的通道数,用了多少种卷积核)：
种：实际用的卷积核数量是Input C
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2023-08-17 01:16:44
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Mnist.onnx的网络结构如下：首先看一下，每一次计算图的遍历，执行了m_float64(int n, int m,
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2022-12-02 10:14:55
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DIP第三章作业鉴于LoG算法在历史中的地位，进行较深入的实验研究。探讨不同σ对LoG算法的影响。图像Chapter3_1.pgm计算公式（*表卷积）见(1) 1)取σ =1.2然后求零交叉的结果2)取σ =2.8的然后求零交叉的结果3)讨论和结论：零交叉对σ的依赖性软件平台Python3.6 + OpenCV4.4.0LoG原理LoG边缘检测算子是David Court
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本文将会深入介绍 MegEngine CUDA 平台的底层卷积算子的实现原理，并将会对 Nvidia CUTLASS 的 Implicit GEMM 卷积 文档 进行解读和补充。 ...
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2021-07-30 14:26:00
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本来题目是“为什么CNN中的卷积不是卷积操作？”，后来在知友的讨论中觉得这么说不严谨，这其实是涉及到概念本身的数学理解，物理理解和工程应用上的理解。故此更名，以做讨论。
这是我在看代码的时候忽然发现到的一个问题，同时一查也是某TOP厂的一个面试问题，也就是说(以二维卷积为例)，在各种开源框架中，CNN中的conv2d层执行的并不是数学上的卷积计算，而是数学上的互相关计算。那为什么可以
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2023-09-04 12:48:12
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2023-09-26 12:50:30
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2023-04-07 10:29:24
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2021-06-03 11:01:24
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2023-08-21 11:18:13
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2023-08-16 21:02:50
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