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...
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...
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 ...
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...
卷积现在已衍生出了各种类型,包括标准卷积、反卷积、可分离卷积、分组卷积等等,下面逐一进行介绍。 1、标准卷积 (1)二维卷积(单通道卷积版本)(2D Convolution: the single channel version) 只有一个通道的卷积。 如下图是一个卷积核(kernel)为3×3、步长(stride)为1、填充(padding)为0的卷积: ...
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