在卷积神经网络中，才用卷积技术实现对图片的降噪和特征提取。一般我们构建卷积神经网络都是使用成熟的框架，今天我就来自己实现一下卷积，并使用不同的卷积核来看看效果。 卷积操作的原理可以由下图表示： 一个3*3的卷积核，以滑动窗口的形式在图片上滑动，每滑动一次，就计算窗口中的数据的加权之和，权值就是卷积核的数据。通过这个过程将图片进行转化。 准备图片数据： 使用P
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2023-08-01 16:49:11
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文章目录卷积函数对比测试卷积应用 卷积函数python提供了多种卷积方案，相比之下，定义在ndimage中的卷积函数，在功能上比numpy和signal中的卷积要稍微复杂一些，这点仅从输入参数的多少就可略窥一二numpy.convolve(a, v, mode='full')
scipy.ndimage.convolve1d(input, weights, axis=-1, output=Non
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2023-07-27 17:04:41
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博主： Chris_yg 学海无涯，欢迎讨论，共同进步本文将主要介绍二维卷积公式，性质，计算方法以及Python实现。1. 二维卷积公式及性质在图像处理中，图片由离散的像素组成，卷积运算通常用于表示某一像素邻域的加权和，二维卷积的离散形式如下： 卷积运算满足以下性质： 交换律：
结合律：分配律：
2.二维卷积的计算方法及python实现(1) 利用原
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2023-08-07 16:58:39
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文章目录前言一、CNN构成二、三通道cnn代码构建1、补02、单步卷积3、conv_forward函数卷积三、二维cnn代码构建核心代码c++实现二维卷积Maxpoolingsoftmax实现 前言首先回顾一下CNN的基础知识：“物所看到的景象并非世界的原貌，而是长期进化出来的适合自己生存环境的一种感知方式。画面识别实际上是寻找（学习）人类的视觉关联方式 ，并再次应用。”在计算机中，图片存储为0
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2024-08-08 10:36:55
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pytorch中的 2D 卷积层 和 2D 反卷积层 函数分别如下：class torch.nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, groups=1, bias=True)class torch.nn.ConvTranspose2d(in_channels, out_channels, kerne
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2024-06-26 18:26:18
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卷积常用在信号处理中，而图像信息可以看作一种信号。 文章目录前言一、图像卷积是什么？二、函数介绍1.函数原型2.函数解释总结参考文献 前言图像处理中，平滑、模糊、去燥、锐化、边缘提取等等工作，其实都可以通过卷积操作来完成 一、图像卷积是什么？在计算机看来，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
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2023-08-13 11:59:11
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# Python中的去卷积
## 引言
卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）在计算机视觉领域取得了巨大的成功。在CNN中，卷积操作是一个核心的概念，它通过对输入数据和卷积核进行卷积操作，可以有效地提取图像的特征。然而，在某些应用中，我们需要对卷积操作进行逆操作，即去卷积（Deconvolution），也被称为转置卷积（Transposed Conv
原创
2023-09-10 03:39:31
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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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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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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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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：&
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2023-08-21 17:30:33
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0. 前言卷积神经网络与全连接神经网络类似, 可以理解成一种变换, 这种变换一般由卷积、池化、激活函数等一系列操作组合而成. 本文就“卷积”部分稍作介绍.1. 卷积介绍卷积可以看作是输入和卷积核之间的内积运算, 是两个实质函数之间的一种数学运算. 在卷积运算中, 通常使用卷积核将输入数据进行卷积运算得到的输出作为特征映射, 每个卷积核可获得一个特征映射. 如图所示, 一张大小为的图片经过零填充后,
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2024-02-25 05:57:40
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图像或者深度学习的卷积操作原理待更新..........先贴出实验code和效果:#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Fri Feb 2 21:07:12 2018
@author: lisir
"""
import numpy as np
import os
from PIL import Image
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2023-07-07 17:58:35
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scipy的signal模块经常用于信号处理，卷积、傅里叶变换、各种滤波、差值算法等。两个一维信号卷积>>> import numpy as np
>>> x=np.array([1,2,3])
>>> h=np.array([4,5,6])
>>> import scipy.signal
>>> scipy
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2024-02-19 11:04:00
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scipy库之卷积卷积在信号处理里面就像加减乘除一样，是最基础的运算，其实卷积和相关差不多，都是滑动、对应点相乘、求和。 scipy这个库有现成的函数可以供我们使用：import numpy as np
import scipy.signal
x = np.array([1,2,3,4])
h = np.array([4,5,6])
print(scipy.signal.convolve(x, h
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2023-06-09 15:26:09
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线性滤波可以说是图像处理最基本的方法，它可以允许我们对图像进行处理，产生很多不同的效果。做法很简单。首先，我们有一个二维的滤波器矩阵（有个高大上的名字叫卷积核）和一个要处理的二维图像。然后，对于图像的每一个像素点，计算它的邻域像素和滤波器矩阵的对应元素的乘积，然后加起来，作为该像素位置的值。这样就完成了滤波过程。 对图像和滤波矩阵进行逐个元素相乘再求和的操作就相当于将一个二维的函数移动到另一个二
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2023-06-16 09:24:53
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1、Convolution层：就是卷积层，是卷积神经网络（CNN）的核心层。层类型：Convolution lr_mult: 学习率的系数，最终的学习率是这个数乘以solver.prototxt配置文件中的base_lr。如果有两个lr_mult, 则第一个表示权值的学习率，第二个表示偏置项的学习率。一般偏置项的学习率是权值学习率的两倍。在后面的convolution_param中，我们可以设定
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2023-10-28 10:43:32
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膨胀卷积，也叫空洞卷积，Dilated Convolution，也有叫 扩张卷积；空洞卷积 是 2016在ICLR(International Conference on Learning Representation)上被提出的，本身用在图像分割领域，被deepmind拿来应用到语音(WaveNet)和NLP领域，它在物体检测也发挥了重要的作用，对于小物体的检测十分重要 普通卷积&nb
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2024-01-03 17:10:58
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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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1. 问题描述绘制卷积示意图时，通常需要计算卷积结果。单通道的卷积计算过程如下图所示，卷积核在特征图上不断滑动，卷积核与其覆盖的特征图区域逐点相乘并求和。当特征图和卷积核尺寸很小时，手动计算还是可行的。 3x3 的特征图和 2x2 的卷积核计算卷积，其实只需要进行 4 次乘积加和的操作。 那么，如果想要计算尺寸大一点的特征图和卷积核的结果时，还是这么简单吗？ 5x5 的特征图和 3x3 的卷积核做
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2023-07-28 12:38:55
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