目录概述一维卷积二维卷积二维单通道卷积二维多通道卷积三维卷积三维单通道卷积三维多通道卷积深度可分离卷积常规卷积深度可分离卷积参考链接 概述不同维度的卷积实际上是卷积核的自由度不同，一维卷积卷积核只能在长度方向上进行滑窗操作，二维卷积可以在长和宽方向上进行滑窗操作，二维卷积可以在长、宽以及channel方向上进行滑窗操作。 一个卷积核运算一次得到一个值，output channel取决于卷积核的个
转载
2023-10-23 08:21:49
183阅读
作者丨helton_yan文章目录1.VGG1.1改进：1.2 PyTorch复现VGG191.2.1 小Tips：1.2.2 打印网络信息：Inception(GoogLeNet)2.1改进(Inception v1)2.2.2改进(Inception v2)2.2 PyTorch复现Inception v1:2.2.1 网络的整体框架：2.2.2 各层的参数情况：2.2.3 pytorch复现
# 三维卷积：原理与Python实现
## 引言
在深度学习和计算机视觉领域，卷积神经网络（CNN）被广泛应用于图像处理、视频分析等任务。卷积操作是CNN的核心，而在某些应用中，例如视频处理或者3D医学图像分析，三维卷积（3D Convolution）则显得尤为重要。本文将介绍三维卷积的基本原理，并提供一个使用Python实现三维卷积的示例。
## 三维卷积的基本原理
三维卷积是对输入的三
# 教学：如何在 Python 中实现三维卷积运算
三维卷积运算在图像处理、机器学习及深度学习领域中具有重要应用，尤其是在处理三维数据（如视频、医学影像等）时。本文将指导你完成从头到尾的 Python 三维卷积运算的实现，包括整个过程的流线式展示、每一步所需的代码及其注释。
## 整体流程
让我们先概述一下进行三维卷积运算的主要步骤，以下是步骤的展示表格：
| 步骤 | 描述 |
| --
原创
2024-09-18 05:14:03
194阅读
1. 二维卷积图中的输入的数据维度为14×1414×14，过滤器大小为5×55×5，二者做卷积，输出的数据维度为10×1010×10（14−5+1=1014−5+1=10）。如果你对卷积维度的计算不清楚，可以参考我之前的博客吴恩达深度学习笔记（deeplearning.ai）之卷积神经网络（CNN）（上）。上述内容没有引入channel的概念，也可以说channel的数量为1。如果将二维卷积中输入
转载
2024-04-15 12:49:23
76阅读
阅读目录三维卷积（Convolutions over volumes）回到目录三维卷积（Convolutions over volumes）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
转载
2024-10-25 12:58:57
71阅读
卷积神经网络基于唐宇迪老师的卷积神经网络课程1.概述相对于一般神经网络，一般神经网络输入通常为一列向量，而卷积神经网络输入即为三维数据。2.卷积神经网络的整体架构1）输入层即输入类似于28×28×1图像2）卷积层①卷积作用提取特征，得到特征图。将图像进行分割，如黑白图由5×5×1的图分割为3×3个3×3的区域，为每个区域提取一个特征值，从而得到一个3×3的特征图。而一般颜色图像通道有RGB三原色，
转载
2024-01-10 12:58:50
163阅读
在处理图像处理特别是“python 三维图像卷积”时，理解其业务影响至关重要。在医学影像、3D建模和计算机视觉等领域，卷积操作是关键步骤，直接影响到模型准确性和应用效果。通过卷积，可以提取图像特征，从而提高后续步骤的有效性。
### 业务影响
我们可以使用以下公式来描述卷积操作对整个系统的影响：
$$
Impact = \frac{Features \times Quality}{Time}
数组的一维二维三维.....切片前言一、切片是什么？二、如何切片1.一维2.二维3.三维总结 前言 数组的切片在获取数据方面具有举手足轻，所有一定要学会切片！ 一、切片是什么？切片是指对操作的对象取出一部分你想要的东西二、如何切片一定要注意切片的数据是左闭右开的1.一维与python一维切片的方法相似 每一个数组的第一个下标都是0，0表示为第一个数组的下标，也可以说是数组的索引！代
三维卷积 (Convolutions Over Volumes)让我们来举个例子：假设你想在这图片中检测特征，不仅仅是对灰色图像（灰度图像），而是对RGB（红绿蓝）图像。因此，一个RGB（红绿蓝）图像的尺寸不会是 6x6，而是 6 x 6 x 3；这里的“3”对应的是颜色的三通道。因此你可以将此看作是三张 6x6 图像的叠加。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，
转载
2023-11-06 19:21:04
132阅读
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
转载
2024-01-10 17:22:44
73阅读
之前觉得理解到了，但是再次复习的时候又觉得理解不了，在求卷积的时候，为什么要把响应h[n]写成h[n-k]，在图形上抽象导致理解不了。以下以离散信号为例，再次梳理一遍。首先是正向理解，将h[n-k]当作是系统响应的“时移”，k变化，比如1就是右移1个单位，这样卷积和就是所有这些时移的加权叠加，比如x[0]h[n]+x[1]h[n-1]+……，这里要把h[n+k]看作是响应的序列序列序列，叠加就是在
# 三维卷积过程在PyTorch中的应用
在深度学习的背景下，卷积神经网络（CNN）被广泛应用于图像、视频、音频等多维数据的处理。三维卷积，即3D卷积，能够对立体数据（如视频或医学图像）进行特征提取和分析。本文将详细介绍三维卷积的过程，并通过PyTorch实现一个简单的示例。同时，我们将利用Mermaid语法展示流程图，以便更直观理解。
## 三维卷积的基本概念
三维卷积的核心在于通过卷积核
原创
2024-08-30 03:42:44
313阅读
三维卷积（Convolutions over volumes）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
转载
2024-09-11 11:30:14
66阅读
之前做医学图像分类时，老师有提到3D卷积，当时只是觉得3D卷积就是输入图像的3维的，把卷积核改成三维的就行，没有真正意识到3D卷积与2D卷积中的多通道卷积有什么区别，今天突然想到这个问题又查阅了很多资料才搞清楚里面的区别在哪，决定把自己总结的知识点记下来，以便于之后查看。（以下只是博主自己的理解，如有错误的地方，请一定要指出来，谢谢~）下文的内容将会涉及到这幅图，来源于Learning Spati
转载
2023-11-27 09:52:12
119阅读
三维卷积1. 大致的结构下面就是 3D 卷积，其过滤器深度小于输入层深度（核大小<通道大小）。因此，3D 过滤器可以在所有三个方向（图像的高度、宽度、通道）上移动。在每个位置，逐元素的乘法和加法都会提供一个数值。因为过滤器是滑过一个 3D 空间，所以输出数值也按 3D 空间排布。也就是说输出是一个 3D 数据。2. 2D与3D对比2D常用于计算机视觉、图像处理领域： 2D 卷积2D卷积操作如
Pytorch学习记录（5）卷积操作的介绍这篇博文主要在于记录卷积操作的学习过程，包括概念以及具体实战环节。卷积操作的定义以及意义：如果从形象的方式理解卷积的意义，即为进行一次特征“浓缩”，用另一个意思来讲，就是把它抽象化。最后经过很多次的抽象化，你会将原始的矩阵变成一个 1 维乘 1 维的矩阵，这就是一个数字（变成了可以让分类器处理的概率数字，有些像降维作用的意思）。卷积层的介绍与实现：在PyT
转载
2023-08-11 16:57:57
126阅读
今天我们来随便说说卷积神经网络。 1卷积神经网络的优点卷积神经网络进行图像分类是深度学习关于图像处理的一个应用，卷积神经网络的优点是能够直接与图像像素进行卷积，从图像像素中提取图像特征，这种处理方式更加接近人类大脑视觉系统的处理方式。另外，卷积神经网络的权值共享属性和pooling层使网络需要训练的参数大大减小，简化了网络模型，提高了训练的效率。2 卷积神经网络的架构卷积神经网络与原始神经网络有什
转载
2023-07-27 09:38:53
451阅读
在上一讲中，我们对卷积神经网络中的卷积操作进行了详细的解读，但仅仅是对二维图像，即通道数为 1 的图像（灰度图）进行了卷积，对于三维或者更高维的图像卷积显然并没有这么简单。 如果图像大小为 6*6*3，那么这里的 3 指的是三个颜色通道，你可以将其理解为 3 个 6*6 的图像的堆叠，如果要对此图像进行卷积的
转载
2023-12-13 23:44:15
70阅读
2D卷积单通道卷积核(filter)是由一组参数构成的张量，卷积核相当于权值，图像相当于输入量，卷积的操作就是根据卷积核对这些输入量进行加权求和。通常用卷积来提取图像的特征。直观理解如下：下图使用的是 3x3卷积核(height x width,简写H × W ) 的卷积，padding为1(周围的虚线部分，卷积时为了使卷积后的图像大小与原来一致，会对原图像进行填充)，两个维度上的strides均
转载
2024-02-19 11:12:14
0阅读
