卷积核是一种可学习的滤波器，用于对输入图像进行特征提取。卷积核通常是一个小的二维矩阵，其大小通常为 k×k，其中 k 是一个正整数，称为卷积核大小。卷积核的值通常是由神经网络自动学习得到的。卷积核的作用是提取输入数据的局部特征。在卷积操作中，卷积核可以识别输入图像中的不同特征，例如边缘、纹理、角落...
卷积可用于描述过去作用对当前的影响,即卷积就是一个时空响应的叠加。 举个例子,一个地震发生了,地震波向外传播,要计算空间中任一点接收到的信号,就需要进行卷积。 即信号=源分布*点源作用的效果(格林函数),*代表卷积运算,格林函数就是一个响应。信号就是要把这些响应在时空上叠加起来。 再如,过去女朋友生气的...
从图像的卷积操作来说,就是去寻找一个卷积核去从图像上找到相关的响应,以下图为例,拿一个3x3大小的窗口在图像上从左到右,从上到下滑动,每次都是逐点相乘,最终相加的过程。 这个可以把图像认为是函数f,卷积核是函数g,因为图像中卷积核是稳定的,就是那9个数,而卷积核每次在图...
第一张图代表标准卷积,若输入特征图尺寸为 H \times W \times c_1, 卷积核尺寸为 h_1 \times w_1 \times c_1, 输出特征图尺寸为 H \times W \times c_2, 标准卷积层的参数量为: (h_1 \times w_1 \times c_1) \times c_2 第二张图代表分组卷积, 将输入特征图按照通道分成g组,则每组...
根据卷积核的大小,常见的卷积尺寸有1×1卷积、3×3 卷积、5×5卷积、7×7卷积等。 1×1卷积:通常用于输出维度的升维或降维。若特征图是尺寸是H x W x D,卷积核尺寸是1 x 1x D,输出通道尺寸是H x W x 1。当我们将N次1x1卷积结果连接在一起时,可以得到H x W x ...
一、卷积 卷积（Convolution）这个名词最初来源于数学领域，指的是两个函数之间的一种数学运算，也称为...
转置卷积（反卷积，checkerboard artifacts）扩张卷积（空洞卷积）可分离卷积（空间可分离卷积，深度卷积）扁...
卷积与互相关运算区别 深度学习中的卷积为何能用互相关运算代替 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。
彩色图像如果是6×6×3,这里的3指的是三个颜色通道,可以把它想象成三个6×6图像的堆叠。为了检测图像的边缘或者其他的特征,不是把它跟原来的3×3的过滤器做卷积,而是跟一个三维的过滤器,它的维度是3×3×3,这样这个过滤器也有三层,对应红绿、蓝三个通道。
卷积操作其实就是用一个3*3的点阵和图像进行操作,这个3*3的点阵就被叫做卷积核 将卷积核扣在图像的点阵上,然后对应的两个数进行相乘,3*3的点阵,应该是有九个数进行相乘,最后还要把这9个结果相加保存到一起,这就相当于得到了一个新的像素值。 接下来,只需要用卷积核把整个图像都扫一遍,之后得到的就是卷积...