卷积神经网络CNN卷积神经网络的基本概念卷积层和池化层的实现4维数组基于im2col的展开卷积层和池化层的实现CNN的实现基于mnist数据集的训练附录主要代码：simple_convnet.pytrain_convnet.py其余依赖项 卷积神经网络的基本概念卷积网络的概念就不详细说明了，具体可参考这篇博客：卷积神经网络超详细介绍，而我想从实现的角度来完成这篇博客。 当然，本文实现的卷积网络并
转载
2024-10-25 13:19:46
52阅读
1. 矩阵的卷积运算主要用在图像处理中，假设输入信号为x[m,n]，激活响应为h[m,n]，则其卷积定义为：
2.如果矩阵的中心在边缘就要将原矩阵进行扩展，例如补03.卷积的计算步骤： 卷积核绕自己的核心元素顺时针旋转180度(这个千万不要忘了) （2） 移
转载
2023-11-27 09:50:40
198阅读
这是一个用python实现的卷积。 1、可以选择加padding或者不加，如果选择加padding，在input周围加上“1” 2、为了提高运行速度，尽量减少for循环。在卷积部分，将input和卷积核均转换成矩阵，使用矩阵相乘完成卷积，仅对batch做循环 代码如下：import numpy as np
import math
class Conv2D(object):
def __
转载
2023-06-11 13:47:31
640阅读
思路：采用纯for循环加list实现输入数据[[1，2，3]，[1，2，3]]是2维的，相当h=2，w=3。 拿2维矩阵卷积来举例，具体思路就是先遍历h，再遍历w，卷积的方式选择是VALID，就是不足卷积核大小的数据就舍弃。 这里说一下VALID模式下输出矩阵大小的计算公式，【(H-K_h+1) / s】 ，这里【】代表向上取整，H代表输入大小，K_h代表卷积核大小，【9.5】等于10.。。。哈哈
转载
2023-05-23 23:42:25
157阅读
一. 拉格朗日乘法介绍 拉格朗日乘数法（Lagrange Multiplier Method）在数学最优问题中，是一种寻找变量受一个或多个条件所限制的多元函数的极值的方法。1.1 等式约束已知
其中
满足
，求满足条件的
最小值。
如图所示，最小值在两个曲线的相切位置，则它们的梯度平行，则意味着
文章目录单通道卷积多通道卷积空洞卷积（dilated|atrous convolution）反卷积/转置卷积/上采样depthwise separable convolution 卷积的模式： full | same | valid 分别代表不同的 padding 情况，示意图分别如下： 单通道卷积这个不需多说，网上都是多通道卷积输入多通道的图，卷积核也采用相同的通道数，生成的多通道结果，将
转载
2024-05-30 09:54:20
51阅读
文章目录1 为什么要使用3×3卷积？1.1 ResNet 网络结构1.2 为什么卷积通道数逐层增加，而不是逐层减少2.3 ResidualBlock2 为什么使用1×1卷积来降维1*1卷积的应用 1 为什么要使用3×3卷积？常见的卷积核大小有1×1、3×3、5×5、7×7，有时也会看到11×11，若在卷积层提取特征，我们通常选用3×3大小的卷积。 我们知道，两个3×3卷积核一个5×5卷积的感受野
在图像处理领域，Kernel = convolution matrix = mask，它们一般都为一个较小的矩阵；
用于：Sharpen，Blur， Edge enhance，Edge detect，Emboss（使凸出；在……上作浮雕图案；装饰）
1. 卷积操作与卷积矩阵的等价性
（1）创建一维信号
N = 100;
s = zeros(N, 1);
k = [20, 45, 70];
a
转载
2016-11-18 12:39:00
553阅读
在图像处理领域，Kernel = convolution matrix = mask，它们一般都为一个较小的矩阵；
用于：Sharpen，Blur， Edge enhance，Edge detect，Emboss（使凸出；在……上作浮雕图案；装饰）
1. 卷积操作与卷积矩阵的等价性
（1）创建一维信号
N = 100;
s = zeros(N, 1);
k = [20, 45, 70];
a
转载
2016-11-18 12:39:00
606阅读
2评论
卷积神经网络卷积卷积函数池化池化函数实现卷积神经网络的简例（Cifar-10数据集分类） 相对于全连接神经网络而言，卷积神经网络相对进步的地方是卷积层结构和池化层结构的引入。卷积核类似于全连接神经网络中的权重系数。 卷积卷积的重要特性：稀疏连接：通过将卷积核大小限制为远小于输入的大小来达到，与全连接神经网络相比降低了参数数量。卷积运算的稀疏连接借鉴了感受野的概念，因为图像的空间联系也是局部的像
转载
2024-03-25 15:18:47
43阅读
numpy实现神经网络系列工程地址：https://github.com/yizt/numpy_neuron_network基础知识0_1-全连接层、损失函数的反向传播0_2_1-卷积层的反向传播-单通道、无padding、步长10_2_2-卷积层的反向传播-多通道、无padding、步长10_2_3-卷积层的反向传播-多通道、无padding、步长不为10_2_4-卷积层的反向传播-多通道、有p
转载
2024-10-24 08:38:45
23阅读
两个矩阵卷积转化为矩阵相乘形式——Matlab应用(这里考虑二维矩阵，在图像中对应)两个图像模糊（边缘）操作，假设矩阵A、B，A代表源图像，B代表卷积模板，那么B的取值决定最后运算的结果。 Matlab中的应用函数——conv2（二维卷积，一维对应conv） 函数给出的公式定义为：&
转载
2023-08-21 17:30:33
243阅读
高斯核的卷积计算是可分离的，即高斯核的每一个维度可以分开处理。因此，一维卷积计算成为了实现3D高斯卷积的基础。一维卷积计算的性能直接影响了整个程序的性能。本篇将实现一维卷积功能，同时引出ICC编译器对多层嵌套循环场景的向量化优化倾向的调查结果。Base版本实现Base版本思路是依照滑窗算法，即卷积核依次移动并计算乘加和，更新到目标矩阵中。因为原始矩阵长度为432 * 4 Bytes，卷积核 31
转载
2023-11-27 06:37:35
28阅读
1.多输入通道 卷积核的通道数要和输入通道数一样才能进行互相关运算。逐通道计算完结果再相加即得到输出。 图5.4中阴影部分为第一个输出元素及其计算所使用的输入和核数组元素： (1×1+2×2+4×3+5×4)+(0×0+1×1+3×2+4×3)=56 。 多个通道的互相关运算代码实现：from d2l import torch as d2l
import torch
def corr2d_mul
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
转载
2024-09-12 19:18:41
0阅读
卷积层1. 1d/2d/3d卷积Dimension of Convolution卷积运算：卷积核在输入信号（图像）上滑动，相应位置上进行乘加卷积核：又称为滤波器，过滤器，可认为是某种模式，某种特征。
卷积过程类似于用一个模版去图像上寻找与它相似的区域，与卷积核模式越相似，激活值越高，从而实现特征提取，所以在深度学习当中，可以把卷积核看成是特征提取器的检测器
AlexNet卷积核可视化，发现卷积核学
转载
2023-07-08 17:56:44
264阅读
高斯卷积核具有可分离的性质，因此可以通过以下方法计算二维高斯卷积：构造一个一维高斯卷积核，将原始二维矩阵分别以行主序与列主序，与一维卷积核做卷积计算，得到的结果就是目标二维高斯卷积的结果。本篇按照上述描述的思路实现了可分离的二维高斯卷积计算，并在此基础上对计算的过程分解与重构，挖掘实现的并行性。基线版二维高斯卷积为了让运行时间更加稳定，增加函数的执行次数至1000#define CONV2DREP
转载
2023-11-03 09:39:27
260阅读
无标识定位校准SIFT应用场景：尺度不变特征转换(SIFT, Scale Invariant Feature Transform)算法是为了解决图片的匹配问题，想要从图像中提取一种对图像的大小和旋转变化保持鲁棒的特征，从而实现匹配。这一算法的灵感也十分的直观：人眼观测两张图片是否匹配时会注意到其中的典型区域（特征点部分），如果我们能够实现这一特征点区域提取过程，再对所提取到的区域进行描述就可以实现
转载
2024-04-09 10:13:03
324阅读
声明：1. 我和每一个应该看这篇博文的人一样，都是初学者，都是小菜鸟，我发布博文只是希望加深学习印象并与大家讨论。2. 我不确定的地方用了“应该”二字首先，通俗说一下，CNN的存在是为了解决两个主要问题：1. 权值太多。这个随便一篇博文都能解释2. 语义理解。全连接网络结构处理每一个像素时，其相邻像素与距离很远的像素无差别对待，并没有考虑图像内容的空间结构。换句话说，打乱图像像素的输入顺序，结果不
转载
2024-03-06 12:40:22
35阅读
深入浅析卷积核引言单通道卷积简单图像边缘检测锐化高斯滤波 引言提到卷积，应该多数人都会想到类似上图的这种示例，可以简单的理解成卷积核与图像中和卷积核相同大小的一块区域与卷积核相乘再求和，通过移动区域产生一个有和组成的新的图像，那么卷积核是什么呢，我们来看下面的例子单通道卷积首先，我们定义了一个单通道图像的卷积过程，我们用这个来验证卷积核的特性def Conv2d(X,kernel):
i
转载
2023-07-11 17:20:25
230阅读
