本文章内容1 连续时间信号的卷积2 离散时间信号的卷积3 图像卷积是什么4 图像卷积的一些应用5.图像卷积与卷积核，滤波的关系文章由我们熟悉的一维连续时间信号的卷积逐渐过渡到图像卷积。文章是循序渐进的，希望想要了解的朋友们可以耐心读一读。本人理解有限，如有错误还请指出（1）先看连续时间信号的卷积： 可以看到对与连续时间信号而言，卷积是一种特殊的积分运算，它的过程就是一个函数固定不动，另一个函数先以
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2024-06-27 21:39:36
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图像处理中常常需要用一个滤波器做空间滤波操作。空间滤波操作有时候也被叫做卷积滤波，或者干脆叫卷积（离散的卷积，不是微积分里连续的卷积）；滤波器也有很多名字：卷积模版、卷积核、掩模、窗口等。线性滤波则通常是：将模版覆盖区域内的元素，以模版中对应位置元素为权值，进行累加。看起来挺简单的，但是要区分相关(cross-correlation)和卷积(convolution)两种模式。卷积需要先翻转后叠加，
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2024-03-19 13:41:11
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图卷积网络（Graph Convolutional Network，GCN)是一种能对图数据进行深度学习的方法。图卷积中的“图”是指数学（图论）中用顶点和边建立的有相关联系的拓扑图，而积指的是“离散卷积”，其本质就是一种加权求和，加权系数就是卷积核的权重系数。图结构数据是具有无限维的一种不规则数据，每一个顶点周围的结构可能都是独一无二的，没有平移不变性使得传统的CNN、PNN无法在上面
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2024-10-25 13:04:14
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图卷积网络（Graph Convolutional Network，GCN)是一种能对图数据进行深度学习的方法。图卷积中的“图”是指数学（图论）中用顶点和边建立的有相关联系的拓扑图，而积指的是“离散卷积”，其本质就是一种加权求和，加权系数就是卷积核的权重系数。图结构数据是具有无限维的一种不规则数据，每一个顶点周围的结构可能都是独一无二的，没有平移不变性使得传统的CNN、PNN无法在上面工作。1 G
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2024-10-25 13:04:00
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用81-30-2的网络来二分类mnist的0和1，然后再向这个网络上加卷积核，如果想要性能和效率都实现最优应该加几个最合适？ 首先做对照网络d2（mnist 0,1）81-30-2-（2*k） ,k∈{0,1}用81-30-2的网络来二分类mnist的0和1，并让0向（1，0）收敛，让1向（0，1）收敛。用这个没有加卷积核的网络的性能做参照来比较增加卷积核对网络性能的影响。再制作有卷积核
首先声明一点，我没有做过除了图形、图像、系统以外的其他领域，所以我无法给出在其他领域里出现的卷积核函数，以及解释在其他领域中的卷积具体有什么作用。而卷积本身，我所听说过的，就有非常多不同种类，在这篇文章里我所能做的，是尽可能罗列我所知道的，或者通过一些文章找到的卷积核。至于其他的卷积核，当你不知道它能产生什么效果时，你可以在理解这些文章后，自己动手实践一下。 文章目录模糊型卷积核函数均值模糊型高斯
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2024-10-17 11:36:28
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6.2 卷积神经网络简介卷积神经网络和全连接神经网络的整体架构非常相似，唯一区别就在于神经网络中相邻两层的连接方式，相邻两层之间只有部分节点相连，为了展示每一层神经元的维度，一般将每一层卷积层的节点组织成一个三维矩阵。使用全连接神经网络处理图像的最大问题在于全连接层的参数太多，对于MNIST数据，一个全连接层的神经网络有28*28*500+500=392500个。如果考虑Cifar-10数据集，图
kernel 中的卷积核介绍：简介卷积核（kernel），也叫卷积矩阵（convolution matrix）或者掩膜（mask），本质上是一个非常小的矩阵，最常用的是 3×3 矩阵。主要是利用核与图像之间进行卷积运算来实现图像处理，能做出模糊、锐化、凹凸、边缘检测等效果。卷积运算卷积在通俗上理解是把原始矩阵中的每一个元素，都与其相邻的元素根据卷积核的权重分布做加权平均，卷积运算的公式如下： 其中
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2023-11-10 13:10:26
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图片卷积图像滤波是尽量保留图像细节特征的条件下对目标图像的噪声进行抑制，是图像预处理中不可缺少的操作，其处理效果的好坏将直接影响到后续图像处理和分析的有效性和可靠性。线性滤波是图像处理最基本的方法，它允许我们对图像进行处理，产生很多不同的效果。首先，我们需要一个二维的滤波器矩阵(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，
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2024-03-19 13:44:26
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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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什么是卷积？ 卷积（convolution）是数学知识，概率论和信号与系统中都有涉及。 卷积会由两个原函数产生一个新的函数，两个函数之间的这种操作就称为卷积。 卷积的公式如下： 连续信号： 离散信号： 需要说明的是，图像处理中的卷积对应的是离散卷积公式。图像的卷积操作 假设有一张图片，称之为输入图片，对原图片进行某种卷积操作之后会得到另外一张图片，称这张图片为输出图片。 一般的，我们通过对图片进行
边缘检测卷积运算是卷积神经网络最基本的组成部分，使用边缘检测作为入门样例。在这个笔记中，你会看到卷积是如何进行运算的。 在之前的笔记中，我说过神经网络的前几层是如何检测边缘的，然后，后面的层有可能检测到物体的部分区域，更靠后的一些层可能检测到完整的物体，这个例子中就是人脸。在这个视频中，你会看到如何在一张图片中进行边缘检测。让我们举个例子，给了这样一张图片，让电脑去搞清楚这张照片里有什么
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2024-01-01 12:45:43
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1、首先先了解下什么是卷积呢？ 2、卷积操作：卷积核与原图对应位置相乘再求和；然后将所求和放在被卷积操作的图中心位置。 上图表示一个 8×8 的原图，每个方格代表一个像素点；其中一个包含 X 的方格是一个 5×5 的卷积核，核半径等于 5/2 = 2；进行卷积操作后，生成图像为上图中包含 Y 的方格，可以看出是一个 4×4 的生成图；通过比较观察可以发现，生成图比原图尺寸要小，为了保证生成图与原图
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2024-03-19 13:49:37
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在深度学习中，图像卷积核的大小对模型的性能和效果起着至关重要的作用。卷积操作本质上是在图像上滑动小窗口（卷积核），以提取特征。这一过程直接影响到图像特征的提取能力，进而影响到最终的模型性能。因此，合理选择卷积核的大小是深度学习图像处理中的一个重要问题。
> **用户反馈：**
> “我们在处理卫星图像时使用的小卷积核未能有效提取纹理信息，导致最终模型的准确率显著下降。”
为了分析卷积核大小
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
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
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2023-07-08 17:56:44
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图像处理中滤波和卷积是常用到的操作。两者在原理上相似，但是在实现的细节上存在一些区别。本篇主要叙述这两者之间的区别。滤波简单来说，滤波操作就是图像对应像素与掩膜（mask）的乘积之和。比如有一张图片和一个掩膜，如下图：那么像素( i , j )的滤波后结果可以根据以下公式计算：其中G ( i , j )是图片中 ( i , j )位置像素经过滤波后的像素值。当掩膜中心m5位置移动到图像( i ,
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2024-06-23 21:19:45
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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
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2024-05-30 09:54:20
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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
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2023-07-11 17:20:25
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1. 卷积层（Convolution Layer）：由若干个卷积核f（filter）和偏移值b组成，（这里的卷积核相当于权值矩阵），卷积核与输入图片进行点积和累加可以得到一张feature map。卷积层的特征：（1）网络局部连接：卷积核每一次仅作用于图片的局部（2）卷积核权值共享：一个卷积层可以有多个不同的卷积核，每一个filter在与输入矩阵进行点积操作的过程中，其权值是固定不变的。 
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2024-03-06 15:55:16
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