我们通常在做一些验证的过程中需要自己手动实现神经网络的一些基础单元，但是自己一行行代码实现的代码往往执行过慢，好在我们可以借助numpy的矩阵操作实现这些基本单元。前面的文章可参考博文我手动实现了常规卷积，通道卷积，全连接的前向过程，结果正常，但是速度有些让人担忧。于是乎，又切换到numpy实现了一遍，代码基本上是github上的，自己看懂了过程稍微修改了下，速度还是很给力。原理这里不做讲解，在前
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2024-10-21 13:31:42
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1.首先先定义进行卷积的参数：输入特征图为高宽一样的Hin*Hin大小的x卷积核大小kernel_size步长stridepadding填充数(填充0)输出特征图为Hout*Hout大小的y计算式子为：Hout = floor( Hin + 2*padding - kernel_size / stride) + 1 2.然后实现上面的卷积的转置卷积定义其参数为：&n
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2023-11-08 00:30:19
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# 使用Python实现卷积逆投影方法重建图像
卷积逆投影（Convolution Back Projection，CBP）是一种用于图像重建的技术，应用于医学成像（如CT扫描）等领域。本文将帮助你逐步理解并实现这一方法，以便在Python中重建图像。
## 整体流程
为便于理解，以下表格展示了卷积逆投影重建图像的主要步骤：
| 步骤 | 描述
输入图像进入网络卷积后的图像 卷积逆变换后的图像 解释： 这幅图像是使用上面卷积网络的输出图像作为卷积逆变换网络的输入图像，然后经过逆变换的结果。（一脸**）2.详细过程:输入图像----》卷积网络----》输出（作为逆变换网络的输入）-------》逆变换网络------最终输出。（奥，原来如此，明白了，那具体
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2024-03-11 16:28:52
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文章目录一文详解卷积和逆卷积卷积运算单通道多通道卷积运算的参数计算逆卷
原创
2022-08-04 22:45:18
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运用逆卷积算法复原图像代码python
在图像处理领域，逆卷积算法是一个强有力的工具，能够有效地从模糊图像中恢复出清晰的图像。本文将详细探讨如何运用逆卷积算法复原图像，并提供相应的 Python 代码示例及其性能优化措施。以下是详细的说明流程。
```mermaid
flowchart TD
A[开始] --> B{选择模糊图像}
B --> C[导入必要的库]
C -
每个神经网络对应每个收敛标准δ都有一个特征的迭代次数n，因此可以用迭代次数曲线n(δ)来评价网络性能。如果一个神经网络对图片1的迭代次数是n1对图片2的迭代次数是n2，做一个网络向网络输入50%的1和50%的2得到的迭代次数n12会和n1和n2有什么关系？制作一个带一个3*3卷积核的神经网络，测试集是mnist的0和一张图片x，将28*28的图片缩小成9*9，隐藏层30个节点所以网络的结构是&nb
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2023-11-02 08:32:33
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1.首先先定义进行卷积的参数： 输入特征图为高宽一样的Hin*Hi大小的x 卷积核大小kernel_size 步长stride padding填充数(填充0) 输出特征图为Hout*Hout大小的y 计算式子为： Hout = floor( [Hin + 2*padding - kernel_siz
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2020-04-07 20:22:00
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原文作者：aircraft深度学习教程目录如下，还在继续更新完善中深度学习系列教程目录 一.卷积 在深度学习的过程中，很多神经网络都会用到各种卷积核来进行操作，那么我们就简单讲一下卷积的原理和实现过程。那么卷积在神经网络中的作用是什么呢？一开始的传统神经网络是没有卷积层的，都是隐藏层加生全连接层的结构，这样在中间得到的特征都是线性的，不能提取到一个局部的特征。而卷积神经网
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2023-12-19 15:00:53
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反卷积即卷积的逆运算，下面针对不同的卷积列出其对应的反卷积大小计算ps: 卷积输出 o = (i+2*p-k)/s +1 以下都是，输入、卷积核都是 n * n为例一、没有Padding，步长为1的卷积的反卷积k,p=0,s=1的卷积 对应 反卷积：k’ = k,s’ = s,p’ = k-1 的卷积 其输出大小：o’ = i’ + (k-1)例如： 输入为4 * 4，k=33，s=1，paddi
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2023-11-06 22:26:26
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在数学应用上，对于运动引起的图像模糊，最简单的方法是直接做逆滤波，但是逆滤波对加性噪声特别敏感，使得恢复的图像几乎不可用。最小均方差（维纳）滤波用来去除含有噪声的模糊图像，其目标是找到未污染图像的一个估计，使它们之间的均方差最小，可以去除噪声，同时清晰化模糊图像。
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2023-05-22 23:50:16
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python-opencv实现图片卷积 什么是图像卷积在计算机视觉领域中，数字图像是一个二维的离散信号，对数字图像做卷积操作其实就是利用卷积核（卷积模板）在图像上滑动，将图像点上的像素灰度值与对应的卷积核上的数值相乘，然后将所有相乘后的值相加作为卷积核中间像素对应的图像上像素的灰度值，并最终滑动完所有图像的过程。下面是一个示意图： ①卷积核是什么：通俗来说，卷积核就是一个二维的滤波器矩阵 ②卷积核
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2023-06-25 10:41:43
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在这篇博文中，我将详细记录如何采用Python利用逆滤波和其它逆卷积算法对运动模糊或散焦模糊图像进行图像复原的过程。在现代图像处理中，图像复原是一个重要的任务，它可以帮助我们从模糊图像中恢复出更清晰的视觉信息。
### 背景描述
在图像获取过程中，由于相机抖动或者对焦不准确，图像可能会出现运动模糊和散焦模糊。这使得图像信息的呈现和后续处理变得困难。为了恢复这些模糊图像，独立于模糊程度的图像复原算
文章目录python中的卷积一. scipy.signal.convolve方法二. numpy.convolve方法 python中的卷积一. scipy.signal.convolve方法两个N维数组的卷积，两个数组的维度必须相同！！！https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.signal.convolve.html
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2023-06-30 10:35:03
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还在为学习数学而发愁吗？看完这篇文章，希望Python能帮助你消灭数学恐惧症。用NumPy进行线性代数运算 用NumPy求矩阵的逆在线性代数中，假设A是一个方阵或可逆矩阵，如果存在一个矩阵A -1 ，满足矩阵A -1 与原矩阵A相乘后等于单位矩阵I这一条件，那么就称矩阵A -1 是A的逆，相应的数学方程如下所示：A A-1 = I子程序包numpy.linalg中的inv()函数就是用来求
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2023-06-02 23:12:58
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NumPy函数库是Python开发环境的一个独立模块，而且大多数发行版没有默认安装NumPy函数库，因此在安装python之后必须单独安装Numpy函数库。安装：在Windows命令提示符cmd下输入： pip install numpy应用实例：1.在python shell开发环境下输入下列命令： >>> from numpy import * 上述命令将NumPy函数库
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2024-08-06 19:33:18
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正定对称矩阵是一类比较特殊的矩阵。其正定性决定了它的特征值全为正，从而它必然是非奇异的，也就是一定有逆矩阵存在。其对称性使得它可以进行对称分解，从而在进行各种操作时可以有各种便捷的方法选用。 这里我们主要探讨一下对于一个严格的对称正定矩阵，在Python的库里面如何快速求解。 这里我们主要讨论scipy库中的相关方法。scipy是python中矩阵操作应用最为广泛的库之一，
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2023-09-24 18:25:36
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分治FFT：解决的是形似以下的问题：给定n次多项式\(g(x)\)，求多项式\(f(x)\)，其中\(f\)的第\(i\)项系数的表达式为。解法：不难发现式子也是卷积的形式，但是与普通多项式乘法不一样的是，每一项的系数依赖前面的项的系数，使得普通的FFT无法起作用。考虑分治，将区间\([l,r]\)分为两个区间计算，计算完\([l,mid]\)中的多项式的系数之后，可以很方便的将\([l,mid]
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2023-12-13 20:53:11
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《用逆滤波和维纳滤波进行图像复原[稻谷书苑]》由会员分享，可在线阅读，更多相关《用逆滤波和维纳滤波进行图像复原[稻谷书苑](6页珍藏版)》请在人人文库网上搜索。1、用逆滤波和维纳滤波进行图像复原在图像的获取、传输以及记录保存过程中，由于各种因素，如成像设备与目标物体的相对运动，大气的湍流效应，光学系统的相差，成像系统的非线性畸变，环境的随机噪声等原因都会使图像产生一定程度的退化，图像退化的典型表现
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2023-12-06 19:38:25
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设滤波器传递函数为H(z)，则输入信号X(z)到输出信号Y(z)的滤波变换是： Y(z)=X(z)H(z) 滤波时输入信号X(z)和系统函数H(z)已知，通过滤波过程计算输出信号Y(z)；逆滤波时则是输出信号
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2023-11-07 01:17:49
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