【题目】矩阵的卷积怎么计算最好给个简单例子,看到sobel算子的介绍,说是使用2组3×3的矩阵和原图象作卷积运算,请问这个卷积怎么算法,是否和向量的卷积计算法方法一致,久不看书好多知识生疏。 相关知识点: 试题来源: 解析 【解析】 和向量的卷积计算方法一样 ...
深度学习小笔记03-,3*3的卷积核为什么可以代替5*5的卷积核和7*7的卷积核以及参数怎么算,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
当矩阵A的列数(column)等于矩阵B的行数(row)时,A与B可以相乘。 3*3矩阵与3*2矩阵乘法公式 3*3矩阵与3*2矩阵相乘结果: AB=aA+bB+cC aD+bE+cF dA+eB+fC dD+eE+fF gA+hB+iC gD+hE+iF A=a b c d e f g h i B=A D B E C F 扩展资料: 矩阵是高等代数学中的常见工具,也常见于统计...
具体来说,我们将一个卷积层中所有融合的2D卷积核都加起来,通过最大值进行逐层归一化,最后获得所有层的归一化核的平均值。更正式地,我们让 表示第i个3x3卷积层的第j个核,L代表3x3卷积层的个数,max和abs代表逐像素的求最大值和取绝对值操作,所以平均核...
也就是说,二维卷积的可加性可以成立,即使核大小不同,其中I 是一个矩阵, K^{(1)} 和K^{(2)} 是具有兼容尺寸的两个2D核, \oplus 是在对应位置的求和操作。注意 I 可能会被裁剪或者执行Padding操作。这里,“兼容”意味着我们可以把较小的内核“修补”到较大的内核上。在形式下,p层和q的下面这种转换是...
输出矩阵格式:与输入矩阵的维度顺序和含义相同,但是后三个维度(图像高度、图像宽度、图像通道数)的尺寸发生变化。 权重矩阵(卷积核)格式:同样是四个维度,但维度的含义与上面两者都不同,为:卷积核高度、卷积核宽度、深度、卷积核个数(输出通道数); 高度和宽度即kernel size, 深度无需指定 默认为上一层特征图的通...
纯python计算卷积# -*- coding: utf-8 -*- # @Time: 2022/11/09 # @Author: # @file: 3.py ''' 试题3:考点:矩阵和深度学习基础描述:卷积是神经网络中的基本单元,实现3*3卷积,步长固定为1,padding=1,输出特征维度和输入相同,不考虑偏置。(不能使用numpy等第三方库) 例如:输入特征x=[[-1,0,1,...
假设有一个3×3的遥感图像卷积核,核值如下: 1 2 1 2 4 2 1 2 1 现在,给定一个3×3的遥感图像矩阵,如下: 10 20 30 40 50 60 70 80 90 根据高斯滤波的原理,可以使用卷积操作将图像矩阵与卷积核进行卷积运算。计算步骤如下: 将卷积核与图像矩阵对应位置元素相乘,得到如下结果: 10*1 + 20*2 + 30...
1.首先是卷积核的数量问题。 因为一张图片可能有很多特征,所以可能需要学习多个卷积核用来提取图像特征。 图中不同颜色代表不同的特征,需要学习对应数量的卷积核进行特征提取。 对于灰度图像,例如一个图像大小是5×5, 有一个3×3的卷积核对着图像进行卷积,卷积结束后生成一个3×3的矩阵。 如果有2个卷积核对着图...
网络结构技巧1:3个3*3卷积替换一个7*7卷积 网络结构技巧2:使用1*1*c*c/2, 3*3*c/2*c/2, 1*1*c/2*c 卷积来替换一个3*3的卷积 网络技巧总结 1.尽量使用3*3的卷积来替代5*5和7*7的卷积 2.使用1*1的卷积,用来增加或者减少矩阵的维度也是很有效的 ...