而在互相关运算中,核函数不会被翻转,直接与输入数据进行相乘。这一点是卷积运算与互相关运算的最大区别之一。 3. 区别二:数学定义 数学上,卷积运算和互相关运算可以表示为以下形式: 卷积运算:\[ (f * g)(t) = \int_{-\infty}^{\infty} f(\tau)g(t-\tau)d\tau \] 互相关运算:\[ (f \star ...
卷积运算图示 我们还是用上面互相关运算那幅图,我们记得cross-correlation的循环顺序是从左到右,从上到下。 而convolution是从右到左,从下到上,即在点E处的计算为:G[3,3]=a∗I+b∗H+c∗G+d∗F+e∗E+f∗D+g∗C+h∗B+i∗A 那么这就相当于将‘filter翻转’了,即先上下翻转、再左右...
卷积运算图示 我们还是用上面互相关运算那幅图,我们记得cross-correlation的循环顺序是从左到右,从上到下。 而convolution是从右到左,从下到上,即在点E处的计算为:G[3,3]=a∗I+b∗H+c∗G+d∗F+e∗E+f∗D+g∗C+h∗B+i∗A 那么这就相当于将‘filter翻转’了,即先上下翻转、再左右...
卷积和互相关运算在操作上有相似之处,都是通过在输入数据上滑动一个滤波器(或核)来进行计算。但在计算方式上,二者存在关键差异。卷积运算需要将滤波器进行翻转,然后再与输入数据进行滑动点积;而互相关运算则直接将滤波器在输入数据上滑动并计算点积,滤波器不进行翻转。 在CNN中采用互相关运算而非卷积运算,主要有以下...
卷积和互相关运算在操作上有相似之处,都是通过在输入数据上滑动一个滤波器(或核)来进行计算。但在计算方式上,二者存在关键差异。卷积运算需要将滤波器进行翻转,然后再与输入数据进行滑动点积;而互相关运算则直接将滤波器在输入数据上滑动并计算点积,滤波器不进行翻转。
简介:一文看懂卷积运算(convolution)与互相关运算(cross-correlation)的区别 互相关运算定义 在二维互相关运算中,卷积窗口从输入数组的最左上方开始,按从左往右、从上往下的顺序,依次在输入数组上滑动。当卷积窗口滑动到某一位置时,窗口中的输入子数组与核数组按对应元素相乘并求和,得到输出数组中相应位置的元素。
(又称卷积窗口)的形状取决于卷积核的高和宽,即2×;2。图5.1中的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:0×;0+1×;1+3×;2+4×;3=19。 在二维互相关运算中,卷积窗口从输入数组的最左上方开始,按从左往右、从上往下的顺序,依次在输入数组上滑动。当卷积窗口滑动到某一位置时,窗口中...
在CNN中采用互相关运算而非卷积运算,主要有以下几个原因。从计算效率方面来看,互相关运算不需要对滤波器进行翻转操作,这大大简化了计算过程,提高了运算速度。在处理大规模图像数据时,计算效率的提升尤为重要,这使得互相关运算在实际应用中更具优势。从特征提取的角度而言,虽然卷积和互相关运算在数学定义上有所不同,但...
在CNN中采用互相关运算而非卷积运算,主要有以下几个原因。从计算效率方面来看,互相关运算不需要对滤波器进行翻转操作,这大大简化了计算过程,提高了运算速度。在处理大规模图像数据时,计算效率的提升尤为重要,这使得互相关运算在实际应用中更具优势。从特征提取的角度而言,虽然卷积和互相关运算在数学定义上有所不同,但...
互相关运算与卷积运算步骤互相关运算与卷积运算步骤 互相关运算和卷积运算类似,卷积运算的输出可以通过将核数组左右翻转并上下翻转,再与输出做互相关运算得到。具体步骤如下: 1. 上下翻转核数组。 2. 左右翻转核数组。 3. 将翻转后的核数组与输出做互相关运算。