卷积核大小不一样的卷积

最新推荐文章于 2025-08-05 12:48:48 发布
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本文详细介绍51单片机中，将中间部分标记为(3,5)形式的方法，提供实例并参考优快云博主的经验，帮助理解与实践单片机编程中的这一技巧。

在这里插入图片描述
这种不是33而是51的
参考这个https://blog.youkuaiyun.com/qq_37541097/article/details/102926037
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
也就是说把中间写成（3,5）就可以了

Magic_o
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非对称卷积优化卷积神经网络特征拟合
HackWhisper的博客
08-16 1138
然而，在某些情况下，传统的对称卷积操作可能无法充分捕捉到输入中不对称的特征。本文介绍了非对称卷积的原理和实现方法，并给出了相应的源代码。非对称卷积通过设置不同的权重来增强卷积神经网络的特征拟合能力，特别适用于捕捉图像中的不对称特征。传统的卷积操作是指卷积核中的元素在水平和垂直方向上是对称的，即权重是相同的。非对称卷积通过设置不同的权重来实现对不同方向的特征进行有针对性的提取。通过设置不同的权重，非对称卷积可以更好地捕捉到图像中的不对称特征。以二维图像为例，设输入图像为X，卷积核为W，输出特征图为Y。
matlab实现不同类型和大小卷积核处理数字图像
05-23
Write a function Convolution (Image I, Kernel H) that has arguments a. Image B (Images is corrupted by salt-and-pepper noise). b. Kernel H (You should allow varying size Kernels) The output of function should be the convolution of I with H. Test your function and show results on the following Kernels. i. Averaging Kernel ( 3×3 and 5 ×5 ) ii. Median Kernel ( 3×3 and 5 ×5 )
深度学习笔记（五）：深度学习卷积核的计算理解，小卷积核和大卷积核的转换比较
呆呆象呆呆的博客
07-15 1万+
文章目录一、卷积核（convolutional kernel）：1.1 介绍1.2 设计中的问题二、池化（pooling）：没有完全整理的blog整理完的blog 一、卷积核（convolutional kernel）： 1.1 介绍 **目标：**实现对应于输入的局部感知 **实现方式：**对输入的某个局部块进行加权求和 **理由：**感受野的提出（观察某个物体时我们既不能观察每个像素，也不能一次观察整体，而是先从局部开始认识） **举例：**卷积核的大小一般有1x1,3x3和5x5的尺寸（一般是奇数x奇
深度学习中的各种卷积核
weixin_44943389的博客
01-11 1230
在深度学习中，卷积核（也称为滤波器或特征探测器）是卷积神经网络（CNN）的基本组成部分。它们用于提取输入数据（如图像）中的特征。不同类型和大小的卷积核可以捕捉不同的特征。每种卷积核都有其特定的用途，选择哪种类型取决于具体任务和所需的特征类型。在设计卷积神经网络时，通常会结合多种类型的卷积核，以达到最佳的性能。
关于不同卷积核大小的思考
jyjy0608的博客
03-11 739
转自关于不同卷积核大小的思考 - 简书未经同意，不得转载 一、1x1卷积核的作用 （1）实现跨通道的交互和信息整合 使用1x1卷积核，其实就是对不同channel间的信息做线性组合的一个变换过程。比如输入为3x3...https://www.jianshu.com/p/bfd7011dd0bb ...
卷积核都是正方形的吗？不同大小的卷积核的作用？
seasonsyy的博客
12-05 1554
卷积核都是正方形的吗？卷积核的大小有1×1,3×3,5×5的，还有更大的吗？分别有什么用处？
CNN-卷积核大小是奇数的原因
weixin_54814385的博客
10-26 1716
CNN 卷积核大小是奇数的原因
pytorch 自定义卷积核进行卷积操作方式
09-18
通过torch.nn.Conv2d，用户可以创建一个卷积层，指定输入通道数、输出通道数、卷积核大小等参数。然而，在某些特定的场景下，我们可能需要使用自定义的卷积核，比如高斯卷积核，这时torch.nn.Conv2d就无法满足需求，...
【CNN基础】为什么要用较小的卷积核
syh的技术记录
04-15 2万+
目录0. 前言1. 减少计算量2. 引入更多非线性3. BottleNeck结构 0. 前言 在构建卷积神经网络时，我们该挑选多大尺寸的卷积核呢？如VGG16等很多网络结构都选用了大量的3x3卷积核和1x1卷积核，为什么要选用尺寸较小的卷积核呢，为什么不用5x5，7x7或者更大的卷积核呢？ 根据我目前的理解，这主要可以从两个方面来解释： （1） 多层小卷积核堆叠可以和大卷积核有一样的感受野，但小卷积核的参数和计算量更少；（更经济） （2）多层小卷积核堆叠相较于大卷积核可以引入更多的非线性。（效果更好）
CNN中卷积核大小、池化以及padding对输入图像大小的影响
小柴不会敲代码
05-14 6365
我们发现在不使用padding操作时，经过卷积操作后，输出图像比输入图像小一点。 为保证输出图像的大小不变，我们可以使用padding操作： conv1 = nn.Conv2d(3, 16, kernel_size=3, padding=1) pool1 = nn.MaxPool2d(2) conv2 = nn.Conv2d(16, 8, kernel_size=3, padding=1) pool2 = nn.MaxPool2d(2) output1 = conv1(img.unsqueeze(
卷积网络（conv）中步长、填充、卷积核大小与输入输出大小的关系
热门推荐
lyx_323的博客
04-06 2万+
目录 1、stride =1 1）没有padding ：o = (i - k) + 1 2）有padding 半填充：输入输出一样大 o = i(卷积核是基数) 全填充 :o = i + (k - 1) 2、stride ≠1: o = [( i + 2p-k) / s] + 1 1）没有padding 2）有padding 3、统一的公式：o = [( i + 2p- k) / s] + 1 在设计深度学习网络的时候，需要计算输入尺寸和输出尺寸，那么就要设计卷积层的的各种参数...
使用多个不同尺寸的卷积核卷积后的全连接处理
空字符
08-06 1万+
1.背景 如图，最左边部分是一个句子构成的2维矩阵（可以理解为通道为1的图片），其形状为shape=[7,5,1]。图中： 第一步：先用3个卷积核进行了卷积操作，即卷积核的形状分别为shape1=[4,5,1,2],shape2=[3,4,1,2],shape3=[2,4,1,2];卷积后的形状分别为[4,1,2],[5,1,2],[6,1,2]； 第二步：采用max pool进行池化操...
深度学习笔记005-不同大小卷积核心的作用
tuanzi2809的博客
11-03 3181
1×1卷积 增加非线性： 1×1卷积核的卷积过程相当于全连接层的计算过程，并且还加入了非线性激活函数，从而可以增加网络的非线性，使得网络可以表达更加复杂的特征。 特征降维： 通过控制卷积核的数量达到通道数大小的放缩。特征降维带来的好处是可以减少参数量和减少计算量。 空洞卷积 空洞卷积（atrous convolutions）又名为扩张卷积（dilated convolitions），向卷积层引入了一个成为“扩张率（dilation rate）”的新参数，该参数定义了卷积和处理数据时各值之间的距离。空洞卷
卷积核大小的选择：大核一定更好？1x1核藏着什么秘密？
qq_45464126的博客
08-05 1885
摘要： 卷积核大小是CNN设计中的关键超参数，但并非越大越好。大核（如5x5、7x7）虽能扩大感受野，却带来计算量平方级增长和过拟合风险；小核（如3x3）通过堆叠可等效大核感受野，更高效且利于局部特征提取。1x1卷积核是“隐藏王牌”，兼具降维、升维、跨通道融合功能，显著优化计算成本（如GoogLeNet、ResNet）。选择核尺寸需权衡任务需求：小目标检测用3x3，大场景理解可尝试5x5+1x1降维，移动端需小核+深度分离卷积。技术演进（AlexNet→VGG→ConvNeXt）表明，平衡效率与性能才是核心
卷积网络中卷积核大小和步长对输出矩阵大小的影响
LowellFrost的博客
03-15 876
n，卷积核大小为f*f，填充为p，步长为s,则输出矩阵大小为（n+2p-f）/2+1，如果（n+2p-f）/2不能整除，则向下取整。如图中为（7+0-3）/2+1 = 3。3矩阵，卷积步长为2，
各种卷积总结
a1691125058的博客
09-20 888
总结了一下一些常见卷积操作
【卷积核设计】10、Scaling Up Your Kernels to 31x31 | CNN 中也能使用超大卷积核
呆呆的猫的博客
03-22 7448
文章目录一、背景二、方法四、RepKLNet：a Large-Kernel Architecture4.1 结构 论文链接：https://arxiv.org/pdf/2203.06717.pdf 代码链接： 一、背景 CNN 虽然在计算机视觉上处于长期的统治地位，但由于基于 transformer 方法的提出，这一现象发生了改变。比如 ViT，已经在分类、特征学习、目标检测、语义分割、图像复原等方面都取得了超越 CNN 的效果。 有人认为 ViT 的效果离不开 MHSA （多头自注意）的结构，也有人替换了
卷积核的类型及其作用
Billie使劲学的博客
07-13 7378
这是为什么呢？ 这就是解释了为什么很多网络的第一层使用的都是7×7的大卷积核接受输入图片，因为网络开头使用小卷积核进行下采样参数量会更大。感受野的计算是迭代计算感受野计算公式：1个5×5卷积：RF = 52个3×3卷积：RF = 3+（3-1）×1 = 51个7×7卷积：RF = 73个3×3卷积：RF = 3+（3-1）×1+（3-1）×1 = 7 标准的3×3卷积核只能看到对应区域3×3的大小，但是为了能让卷积核看到更大的范围，dilated conv使其成为了可能。poo
深度学习基础篇——卷积
休的博客
03-15 525
卷积核是如何让channel变化的 之前没有理解卷积核是如何让channel数量改变的，网上搜索大多数都是直接给结论——输出的channel数量和卷积核数量一样。但不理解为什么是这样。 直到看到这篇教程【CNN】理解卷积神经网络中的通道 channel，才明白了！原来是channel对应相乘后要再相加！所以每个卷积核只能输出1个channel! 如下图，假设现有一个为 6×6×3 的图片样本，使用 3×3×3 的卷积核（filter）进行卷积操作。此时输入图片的 channels 为 3，卷积核中的 in
但是由于卷积核大小不一样不也会造成特征图大小不一样吗，为什么不需要考虑卷积核呢
最新发布
11-11
=1`意味着尺寸变化时，并非不考虑卷积核大小对特征图大小的影响。实际上，卷积核大小是影响特征图尺寸的重要因素之一。在卷积神经网络中，输出特征图的尺寸由输入特征图尺寸、卷积核大小、步长（`stride`）、填充（`...
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