线性滤波与卷积的基本概念 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。
转载
2024-05-30 09:54:40
68阅读
Image super-resolution using deep convolutional networks(SRCNN)一、总结网络结构 SRCNN网络结构比较简单，就是一个三层的卷积网络，激活函数选用Relu。第一层卷积：实现对图片特征的提取。(卷积核个数为64，大小为9)第二层卷积：对第一层卷积提取特征的非线性映射。(卷积核个数为32，大小为1[原文])第三层卷积：对映射后的特征进行重建
转载
2024-06-30 12:29:36
78阅读
想要理解CNN中关于卷积的操作，需要先了解tensorflow中关于张量的定义和神经网络中的“卷积”，这里卷积加双引号是为了区别于数学上的卷积，神经网络里的卷积实际上是互相关，这二者的区别主要在于卷积实际上需要把卷积核顺时针旋转180度然后再做点乘。下文的卷积均代指神经网络的卷积（即互相关）。 如果你已经理解了张量和卷积操作，请直接跳到第三部分 阅读tensorflow框架下，CNN中关于卷积核(
转载
2024-07-09 16:32:23
53阅读
VGG网络主要用来作为主干网络，从而提取特征。如SSD目标检测算法，其基础网络就是由VGGNet来构造的。使用1*1的卷积核1*1的卷积核给神经网络添加了一个非线性操作，从而减少或保持输入层中的信道数量保持不变。下面这个卷积操作，就将一个的输入变成了一个的输入这个过滤器中的这32个数字可以理解为：第二层的一个神经元的输入有32个神经元，乘以32个权重之后相加，然后再使用ReLU非线性函数，最终得到
一.网络结构 AlexNet由5层卷积层和3层全连接层组成。 论文中是把网络放在两个GPU上进行，为了方便我们仅考虑一个GPU的情况。 224×224224×224，不过经过计算(224−11)/4=54.75(224−11)/4=54.75并不是论文中的55×5555×55，而使用227×227227×227作为输入， 卷积层C1：处理流程为：卷积、ReLU、LRN、池化、
转载
2024-03-03 22:07:36
65阅读
作者: Sanjay Chan [ ]背景之前在网上搜索了好多好多关于CNN的文章，由于网络上的文章很多断章取义或者描述不清晰，看了很多youtobe上面的教学视频还是没有弄懂，最后经过痛苦漫长的煎熬之后对于神经网络和卷积有了粗浅的了解。于是在这里记录下所学到的知识，关于CNN 卷积神经网络，需要总结深入的知识有很多：人工神经网络 ANN如果对于人工神经网络或者神经元模型不是
对于点云分割来说，最重要解决的问题基本上有两个，一个是点云的无序性问题，另一个是点云的不规则和稀疏问题。对于前者的问题，其实2017年的PointNet提出的对称函数(max pooling)就已经解决了，但是目前有很多取代之的方法。后者，很多网络利用学习邻域局部特征，编码相对位置特征解决，KPConv提出了一种可变形的Kernel，但是它的核点是固定的，针对不同的场景可能还需要进行改变，PACo
转载
2024-06-16 18:24:27
48阅读
使用卷积网络来处理图像数据有两方面原因： 1.图像以像素点信息表示数据，数据之间的关联性由像素位置表征，图像数据中要观察的目标是一块像素区域，用卷积网络提取特征信息可以按块状提起 2.在DNN网络中，网络的架构与输入数据的维度有关，如果用来分析大分辨率的图像，那么网络将会包含很多参数，这样就需要有更多的训练样本来防止过拟合，如果用卷积网络就可以进行区域特征提取，而不用设计大输入维度的网络架构边缘检
转载
2024-03-19 13:53:52
109阅读
文章目录卷积公式没有padding，且s=1有padding，且s=1Half (same) paddingFull padding没有padding，s>1有padding，s>1Pooling 公式反卷积公式没有padding，且s=1有padding，且s=1Half (same) paddingFull padding没有padding，且s>1有padding，且s&
转载
2024-05-29 09:55:15
96阅读
超大卷积核架构Scaling Up Your Kernels to 31x31
视频讲解code PyTorchcode MegEngineTensorflow堆叠多个小kernal,认为3层3×3 > 1层 7×7？Understanding the Effective Receptive Field in Deep Convolutional Neural Networks 可视化卷积核
转载
2024-03-21 16:49:27
95阅读
我觉得 Depthwise +Pointwise 卷积是提供一种把 feature map 的空间信息（height＆width）和通道信息（channel）拆分分别处理的方法，而 group 卷积只是单纯的通道分组处理，降低复杂度。对于表述有误的地方欢迎更正！另外目前仅列举了一些比较著名且实用的卷积操作，对于没提到的，希望大家指出与补充1. 原始版本最早的卷积方式还没有任何骚套路，那就也没
卷积神经网络CNN 学习总结归纳 这里写目录标题卷积神经网络CNN 学习总结归纳1.CNN的学习过程2.相关概念的详细解析3.卷积层，池化层，全连接层前言一、feature map、卷积核、卷积核个数、filter、channel的概念解释总结 1.CNN的学习过程2.相关概念的详细解析3.卷积层，池化层，全连接层前言CNN的学习过程：更新卷积核的值（更新提取的图像特征） 网络不断前后向的计算学习
转载
2023-12-24 18:52:00
293阅读
从2012年的AlexNet发展至今，科学家们发明出各种各样的CNN模型，一个比一个深，一个比一个准确，一个比一个轻量。下面会对近几年一些具有变革性的工作进行简单盘点，从这些充满革新性的工作中探讨日后的CNN变革方向。一、卷积只能在同一组进行吗？-- Group convolutionGroup convolution 分组卷积，最早在AlexNet中出现，由于当时的硬件资源有限，训练AlexNe
转载
2024-08-08 10:41:25
83阅读
DyNet2020-arxiv-DyNet Dynamic Convolution for Accelerating Convolutional Neural NetworksInstitute：huaweiAuthor：Yikang Zhang, Qiang WangGitHub：/Citation： 4Introduction和Google 的 CondConv，Microsoft 的 Dyn
转载
2024-03-11 21:33:52
152阅读
自用~~笔记~~~1. 卷积神经网络CNN从全连接层到卷积，我们得知适合于CV的神经网络框架：平移不变性：即不管监测对象出现在图像的什么位置，nn的前几层都对相同的区域有相似的反应。局部性：神经网络的前几层只探索输入图像中的局部区域，而不在意图像中像个较远区域的关系。（1）图像卷积在卷积层中，输入张量和核张量通过互相关运算产生输出张量。卷积核：图中就是让核与输入两个平面平行对齐，每对应点进行相乘后
转载
2024-03-21 15:01:26
127阅读
论文: Dynamic Region-Aware Convolution 论文地址：https://arxiv.org/pdf/2003.12243.pdfIntroduction 目前主流的卷积操作都在空间域进行权值共享，而如果想得到更丰富的信息，只能通过增加卷积的数量来实现，这样不仅计算低效，也会带来网络优化困难。与主流卷积不同，local conv在不同
转载
2023-10-12 13:43:15
252阅读
feature map、卷积核、卷积核个数、filter、channel的概念解释feather map的理解在cnn的每个卷积层，数据都是以三维形式存在的。你可以把它看成许多个二维图片叠在一起（像豆腐皮一样），其中每一个称为一个feature map。feather map 是怎么生成的？输入层：在输入层，如果是灰度图片，那就只有一个feature map；如果是彩色图片，一般就是3个featu
转载
2022-01-14 12:54:00
1110阅读
本文首先简单介绍CNN的结构，并不作详细介绍，本文只要讲解CNN的反向传播，CNN的反向传播，其实并不是大多所说的和全连接的BP类似，CNN的全连接部分的BP是与它相同，但是CNN中卷积--池化、池化--卷积部分的BP是不一样的，仔细推导，还是有很多细节地方需要思考的，比如1、在前向传播的过程中，卷积层的输入，是通过卷积核与前一层的输出特征图卷积得来的，那么在反向传播的过程中该怎么处理？这个就与全
转载
2024-05-29 09:57:24
166阅读
# 卷积神经网络的卷积核如何更新
## 引言
卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种广泛应用于图像分类、目标检测等计算机视觉任务的深度学习模型。在CNN中，卷积核（Convolutional Kernel）是一个非常重要的组件，它负责进行图像的特征提取。
本文将介绍卷积神经网络中卷积核如何更新的方案，并以一个具体的问题为例进行说明。
## 问题
原创
2023-11-28 11:51:28
288阅读
More ConvNets in the 2020s : Scaling up Kernels Beyond 51 × 51 using Sparsity代码：https://github.com/VITA-Group/SLaK论文：https://arxiv.org/abs/2207.03620自从Vision Transformers (ViT) 出现以来，Transformers迅速在计算机
转载
2024-04-15 12:31:25
46阅读
