在机器学习篇章中，我们简单介绍了卷积核，今天，我们借助知乎的一篇文章，梳理一下对卷积核一些基本情况。...什么是卷积核 在数学上，卷积核的标准定义是两个函数在反转和移位后的乘积的积分： 其中，函数g一般称为过滤器(filters)，函数f指的是信号/图像。...卷积核大小：卷积核定义了卷积的大小范围，在网络中代表感受野的大小，二维卷积核最常见的就是 3*3 的卷积核。一般情况下，卷积核越大，感受野越大，看到的图片信息越多，所获得的全局特征越好。...但大的卷积核会导致计算量的暴增，计算性能也会降低。 步长：卷积核的步长代表提取的精度, 步长定义了当卷积核在图像上面进行卷积操作的时候，每次卷积跨越的长度。...我们用大小为1*1*3的卷积核做1x1卷积。
True)) 参数： in_channel: 输入数据的通道数，例RGB图片通道数为3； out_channel: 输出数据的通道数，这个根据模型调整； kennel_size: 卷积核大小...– kennel_size + 2 * padding) / stride + 1 x = ([10,16,30,32,34]),其中第一维度：30，第一维度,第二维度：32,第三维度：34，对于卷积核长分别是...True)) 参数： in_channel: 输入数据的通道数，例RGB图片通道数为3； out_channel: 输出数据的通道数，这个根据模型调整； kennel_size: 卷积核大小...，可以是int，或tuple；kennel_size=2,意味着卷积大小(2,2)， kennel_size=（2,3），意味着卷积大小（2，3）即非正方形卷积 stride：步长，默认为1，与kennel_size...： h/w = (h/w – kennel_size + 2padding) / stride + 1 x = ([10,16,30,32]),其中h=30,w=32,对于卷积核长分别是 h:3，w
看到结果,是图像每个像素和卷积核相乘....现在我们放大卷积核,1x1的卷积核看不出计算方式,我们换2x2的试试看.运行代码前可以先想想结果,2x2的核在3x3的图像上滑动,滑动步长为1,那么结果应该也是2x2的. conv_filter4 =...然后卷积核向右移动一格,继续计算: 2x2+3x4+5x3+6x1=37. 前两行遍历完卷积核从第2行开始,继续向右遍历.得到最后的结果. 这里有个卷积工作的参考图: ?...,那这个卷积核就不能够很好地体现出图片的特征....参考 Tensorflow中卷积的padding操作 tf.nn.conv2d
一 卷积操作：在pytorch搭建起网络时，大家通常都使用已有的框架进行训练，在网络中使用最多就是卷积操作，最熟悉不过的就是 torch.nn.Conv2d(in_channels, out_channels..., kernel_size, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1, bias=True) 通过上面的输入发现想自定义自己的卷积核，比如高斯核，发现是行不通的...，因为上面的参数里面只有卷积核尺寸，而权值weight是通过梯度一直更新的，是不确定的。...二 需要自己定义卷积核的目的：目前是需要通过一个VGG网络提取特征特后需要对其进行高斯卷积，卷积后再继续输入到网络中训练。 三 解决方案。...与nn.Conv2d的参数不一样 可以发现F.conv2d可以直接输入卷积的权值weight，也就是卷积核。那么接下来就要首先生成一个高斯权重了。这里不直接一步步写了，直接输入就行。
卷积核中的每个元素都是一个权重参数，这些参数会在网络训练过程中通过优化算法不断调整，以使网络能更好地学习输入数据的特征。 二、卷积核的工作原理 卷积核的工作过程基于卷积操作。...三、卷积核的作用 提取特征：这是卷积核最主要的作用。不同的卷积核可以提取不同类型的特征。比如，一些卷积核可以检测图像中的垂直边缘，一些可以检测角点，还有一些可以识别特定的纹理或形状。...减少参数数量：在卷积神经网络中，卷积核的权重在其不同位置上保持不变，即参数共享。这意味着无论卷积核在输入数据的哪个位置进行卷积操作，其权重都是相同的。...四、卷积核的类型与应用 标准卷积核：如3x3卷积核在现代神经网络中非常流行，它在效率和性能之间提供了良好的平衡，可以捕获图像中的基本特征。...扩张卷积核：增加了卷积核的感受野，对捕捉更广泛的图像特征很有帮助，常用于图像分割任务。
本文摘录OpenCV 中的卷积、滤波相关操作内容，重点介绍 Opencv 操作中自定义核进行卷积的操作。...在调用这些函数时，函数默认地选择了某一种核，我们做的只是向函数传递一些参数来调整这个核。在OpenCV中，实际是允许我们用一个真实存在的核进行卷积操作的。...卷积核分解 理论上说，我们只要用一个数组表示一个核，然后放进一个函数，就可以用来卷积了。实际情况中，一些不起眼的地方却会在很大程度上影响到性能，可分解的矩阵通常会产生这种影响。...一个可分核可以理解成两个一维核，在卷积时先调用x内核，然后再调用y内核。...两个矩阵进行卷积所产生的消耗可以用两个矩阵的面积之积近似，如此一来，用n×n的核对面积为A的图像进行卷积所需的时间时An^2,但如果分解成n×1和1×n的两个核，那么代价就是An+An=2An,因此分解卷积核可以提高提高卷积计算的效率
今天我们就使用tensorflow来实现卷积，顺便和我们自己实现的卷积结果对比，验证我们的实现是否正确。...tensorflow实现卷积 API介绍 tensorflow是一个数据流图，tf基础使用后面有时间会再从基础进行介绍，今天直接上卷积的使用了，主要用到的API就是tf.nn.conv2d 对参数进行简单介绍...batch, in_height, in_width, in_channels] 对应 [输入batch_size,输入图片宽度，输入图片高度，输入图片通道数（RGB就是3通道）] filter：卷积核...shape为[ filter_height, filter_weight, in_channel, out_channels ] 对应 [卷积核对高，卷积核对宽，上一层输入的通道数，卷积核的个数]...tensorflow运行结果 运行下今天介绍的调用tensorflow的卷积API运行的结果： tf conv [[[ 110. 186. 249. 312. 375. 438. 501
卷积神经网络的卷积核大小、卷积层数、每层map个数都是如何确定下来的呢？...看到有些答案是刚开始随机初始化卷积核大小，卷积层数和map个数是根据经验来设定的，但这个里面应该是有深层次原因吧，比如下面的手写字卷积神经网络结构图1，最后输出为什么是12个map，即输出12个特征？...在达到相同感受野的情况下，卷积核越小，所需要的参数和计算量越小。 具体来说。卷积核大小必须大于1才有提升感受野的作用，1排除了。...而大小为偶数的卷积核即使对称地加padding也不能保证输入feature map尺寸和输出feature map尺寸不变（画个图算一下就可以发现），2排除了。所以一般都用3作为卷积核大小。...每一层卷积有多少channel数，以及一共有多少层卷积，这些暂时没有理论支撑，一般都是靠感觉去设置几组候选值，然后通过实验挑选出其中的最佳值。
最后手写python代码实现卷积过程，让Tensorflow卷积在我们面前不再是黑箱子！...1 Tensorflow卷积实现原理 先看一下卷积实现原理，对于in_c个通道的输入图，如果需要经过卷积后输出out_c个通道图，那么总共需要in_c * out_c个卷积核参与运算。...参考下图： image.png 如上图，输入为[h:5,w:5,c:4]，那么对应输出的每个通道，需要4个卷积核。上图中，输出为3个通道,所以总共需要3*4=12个卷积核。...对于单个输出通道中的每个点，取值为对应的一组4个不同的卷积核经过卷积计算后的和。 接下来，我们以输入为2个通道宽高分别为5的输入、3*3的卷积核、1个通道宽高分别为5的输出，作为一个例子展开。...对比发现，跟Tensorflow的卷积结果是一样的。
注意到卷积网络的参数主要集中于卷积核，新方法提出一种被称为卷积核概要(Filter Summary)的新型紧凑结构来表示同一个卷积层中的所有卷积核。 ?...我们将基线网络的每一个卷积层的所有卷积核都用一个卷积核概要来替代，这样得到的网络被称为卷积核概要网络 (Filter Summary Net, or FSNet)。...在卷积核概要网络中, 同一个卷积层的所有卷积核都被表示成卷积核概要中的互相重叠的张量。 ? ?...因为相邻卷积核在它们的重叠区域自然的共享参数，卷积核概要的参数量远小于基线网络对应层的所有卷积核的参数量，卷积核概要网络的参数总量也相应的远小于其基线网络的参数总量。...在图像分类任务中，在CIFAR-10和ImageNet数据集上卷积核概要网络的压缩率均超过了传统的卷积核剪枝方法。 ?
之前一直对tensorflow的padding一知半解，直到查阅了tensorflow/core/kernels/ops_util.cc中的Get2dOutputSizeVerbose函数，才恍然大悟，...下面是具体的介绍： 实际上tensorflow官方API里有介绍！！...2、filter矩阵 F×F，卷积核 3、stride值 S，步长 4、输出宽高为 new_height、new_width 当然还有其他的一些具体的参数，这里就不再说明了。...我们知道，padding的方式在tensorflow里分两种，一种是VALID，一种是SAME，下面分别介绍这两种方式的实际操作方法。...的卷积padding操作介绍完毕，下面是关于此操作的源码（Get2dOutputSizeVerbose函数的部分节选），我也不会用MarkDown，索性直接截图了，以供参考。
遇到非线性可分的数据集时，我们需要使用核方法，但为了使用核方法，我们需要返回到拉格朗日对偶的推导过程，不能简单地使用 Hinge 损失。 操作步骤 导入所需的包。...import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt import...变量 含义 n_batch 样本批量大小 n_input 样本特征数 n_epoch 迭代数 lr 学习率 gamma 高斯核系数 n_batch = len(x_train_) n_input =...y_train = tf.placeholder(tf.float64, [n_batch, 1]) a = tf.Variable(np.random.rand(n_batch, 1)) 定义高斯核。...由于高斯核函数是个相对独立，又反复调用的东西，把它写成函数抽象出来。
一、什么是卷积核 在数学上，卷积核的标准定义是两个函数在反转和移位后的乘积的积分： 其中，函数 g 一般称为过滤器（filters），函数f指的是信号/图像。...我们已经知道，一个卷积核一般包括核大小（Kernel Size）、步长（Stride）以及填充步数（Padding），我们逐一解释下： 卷积核大小：卷积核定义了卷积的大小范围，在网络中代表感受野的大小，...二维卷积核最常见的就是 3*3 的卷积核。...一般情况下，卷积核越大，感受野越大，看到的图片信息越多，所获的的全局特征越好。但大的卷积核会导致计算量大暴增，计算性能也会降低。...步长：卷积核的步长代表提取的精度，步长定义了当卷积核在图像上面进行卷积操作的时候，每次卷积跨越的长度。
1.卷积神经网络简介 卷积神经网络（convolutional neural network, CNN），最早是19世纪60年代，生物学家对猫视觉皮层研究发现：每个视觉神经元只会处理一小块区域是视觉图像...后来到了80年代，日本科学家提出了神经认知机（Neocognitron）的概念，也可以算作是卷积神经网络最初的实现原型，在CS231n的课上说过，卷积神经网络不是一夜产生的，从这个发展过程中我们就可以看出...2.简单神经网络的搭建 这里就使用了两个卷积层和一个全连接层，目的主要是说明下在tensorflow中怎么定义卷积层和全连接层。...#第一步，很简单，导入MNIST数据集，创建默认的Interactive Session from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data...import tensorflow as tf mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data", one_hot = True) sess = tf.InteractiveSession
2.0 常见的几种图像处理 上节中介绍了利用“核”的卷积来做图像处理，这节介绍几种常见的图像滤波。 01 模糊 ?...上节的平均核就是一种模糊的“核”，锚点像素取核的平均值，卷积后，图像中的像素点就变为了原图像素点周围的平均值，使得相邻像素点之间的差值变小，这样产生了模糊效果。 ? ?...自动阈值的滤波是指用“核”来计算平均值，再通过对比平均值与阈值大小来二值化图像。这样做的好处是阈值是参考了平均值，因此具有更好的容错度。 ? ? ? ?...通过设计不同的“核”并对图像进行卷积，我们可以对图像进行任意操作，可以"指鹿为马"，可以“化黑为白”，“核”就是我们的“神笔”。
前面 写了一篇用 TensorFlow 实现 CNN 的文章，没有实现 TensorBoard，这篇来加上 TensorBoard 的实现，代码可以从 这里 下载。...---- 什么是 TensorBoard To make it easier to understand, debug, and optimize TensorFlow programs, we’ve...You can use TensorBoard to visualize your TensorFlow graph, plot quantitative metrics about the execution...上面是引用了官网的介绍，意思就是说 TensorBoard 就是一个方便你理解、调试、优化 TensorFlow 程序的可视化工具，你可以可视化你的 TensorFlow graph、学习参数以及其他数据比如图像...从图中可以看出有两个卷积层、两个池化层、两个 norm 层以及三个全连接层，图中指向 train 节点的线条的粗细表示需要训练的参数的多少，各层之间的线条上的数字表示了传递给下一层的参数的维度，例如 conv1
三 核 利用滤波的方式来处理图像，最重要的一点是图像实际上是一种有两个维度的数据集合，在对像素值进行操作时，需要考虑的不仅仅是像素值本身的值，还需要参考像素值周边的值，来进行统一操作，这样才能最大限度的保留图像的信息...如何统一参考像素本身和周边值，这里我们使用“核”的方法。 下面是一个3*3的核，它所有元素的值都是1。用它来表示一个锚点像素和它周围±1所有的像素值。 ?...利用核将图像中所有像素遍历一遍，就是我们这里讨论的图像的滤波——卷积。 04 一些常用的“核” ? 平均核，计算锚点周围的平均值 ? Sobel核，计算X方向的导数梯度 ? 高斯核 ?...高斯核的3D 小结 1. C语言中遍历； 2. 图像处理中的滤波、卷积和核。
本文独家改进：大的卷积核设计成为使卷积神经网络（CNNs）再次强大的理想解决方案，Shift-ConvNets稀疏/移位操作让小卷积核也能达到大卷积核效果，创新十足实现涨点，助力YOLOv8在多个私有数据集和公开数据集...因此，大卷积核设计成为卷积神经网络(cnn)再次伟大的理想解决方案。然而，典型的大卷积核是对硬件不友好的运算符，导致各种硬件平台的兼容性降低。因此，简单地扩大卷积核的大小是不明智的。...具体来说，我们将大卷积核转换成一组正常的小卷积核，然后对每个卷积结果应用移位操作。图4所示。...(a)将一个M × N卷积核分解为k N × N卷积核，并使用移位操作来完成等效大卷积核运算(对于SLaK部分阶段，M=51, N=5);(b)整体模块结构。 图5所示。大卷积核的框架。...大卷积核的框架。(a) SLaK在大卷积核中的应用。它使用两个51 × 5卷积核进行水平和垂直卷积。最后加上5×5卷积的结果。
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