卷积核大小不一样的卷积

最新推荐文章于 2024-08-08 16:38:06 发布
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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
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也就是说把中间写成（3,5）就可以了

Magic_o
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【PyTorch】快速搭建多个具有相同卷积核尺寸不同卷积核数量的卷积层
算法与编程之美
01-11 731
本文介绍了一种高效的方法快速搭建多层卷积网络。
【神经网络结构的组成】CNN的卷积核通道数、卷积输出的通道数、步长与填充之间的关系（附多通道卷积）
最新发布
十二月的猫
02-19 2192
本文介绍了卷积神经网络（CNN）中卷积核通道数、卷积输出通道数、步长与填充之间的关系，重点讨论了多通道卷积的应用与原理。首先，卷积核的通道数决定了每个卷积核与输入图像每个通道的卷积计算方式；而卷积输出的通道数则由卷积核的数量决定，每个卷积核生成一个输出通道。步长控制卷积操作的滑动速度，从而影响输出的空间尺寸，步长越大，输出尺寸越小。填充用于在输入图像边界添加额外像素，帮助保持输出尺寸不变。文章还介绍了如何通过调整这些参数来优化卷积层的表现，并展示了多通道卷积在处理彩色图像和多维数据时的重要性。
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...
关于不同卷积核大小的思考
jyjy0608的博客
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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
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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？
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005-不同大小卷积核心的作用
tuanzi2809的博客
11-03 3122
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
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，...
深度学习——卷积及卷积核
2301_79972308的博客
08-08 6373
卷积核就是图像处理时，给定输入图像，输入图像中一个小区域中像素加权平均后成为输出图像中的每个对应像素，其中权值由一个函数定义，这个函数称为卷积核。又称滤波器。具体计算如图 ，就是一个固定大小的核，以一定的步长去对原图像位置做相乘再求和的操作在数学上的计算公式（实际上）根据公式计算实际上是计算卷积核经过中心反转后的乘积，但在实际上可以用对应位置相乘的方法去计算，称为互相关运算。卷积神经网络（CNN）作为深度学习的一个重要分支，为图像处理和计算机视觉领域提供了强大的工具。
一文读懂卷积神经网络中的1x1卷积核
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阿木寺的博客
07-18 3万+
前言 在介绍卷积神经网络中的1x1卷积之前，首先回顾卷积网络的基本概念[1]。 卷积核（convolutional kernel）：可以看作对某个局部的加权求和；它是对应局部感知，它的原理是在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，这就对应了卷积。卷积核的大小一般有1x1,3x3和5x5的尺寸（一般是奇数x奇数）。卷积核的个数就对应输出的通道数（chan...
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
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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 1108
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。
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
03-15 813
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，
非对称卷积优化卷积神经网络特征拟合
HackWhisper的博客
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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。
各种卷积总结
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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
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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
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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
多种类型的卷积
DDsoup 24小时不打烊芜湖！
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2D卷积 从最原始的图像卷积操作开始。因为图像有单通道图像(灰度图)和多通道图(RGB图)，所以对应常规卷积方式可以分为单通道卷积和多通道卷积。二者本质上并无太大差异，无非对每个通道都要进行卷积而已。先来看单通道卷积。 在单通道卷积中，针对图像的像素矩阵，卷积操作就是用一个卷积核来逐行逐列的扫描像素矩阵，并与像素矩阵做元素相乘，以此得到新的像素矩阵。其中卷积核也叫过滤器或者滤波器，滤波器在输入像素矩阵上扫过的面积称之为感受野。假设输入图像维度为 n ∗ n ∗ c，滤波器维度...
深度学习基础篇——卷积
休的博客
03-15 498
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
疏卷积的卷积核和传统卷积一样。下图是一个示例，其内核大小为 3x3。 深色和浅色分别代表 2 个卷积
08-17
疏卷积（也称为稀疏卷积或空间下采样）通常用于图像处理中，尤其是在深度学习的网络结构中，如空洞卷积(Dilated Convolution)。尽管它的卷积核与传统的卷积核形式相似，但关键区别在于它在每个位置只应用部分权重，而不是整个核。 以一个3x3的内核为例[^4]，在常规卷积中，核会覆盖整个输入像素区域，但在疏卷积中，核心的元素之间会有固定的间距（比如步长 dilation rate），这样就形成了一个孔洞，不会对每个像素进行完全的计算。这使得卷积层能够捕获更大的空间范围内的特征，而不会增加额外的参数数量。 下面是一个简单的可视化描述： ``` 示例：(3x3) 原始卷积: ----O----O----O---- | | V V ----O----O----O---- 稀疏卷积: ------O------O------ | | V V ------O------O------ ``` 在这个例子中，深色的"O"代表卷积核的权重，浅色的部分表示由于dilation而跳过的像素。可以看到，疏卷积的核不是连续覆盖整个输入区域的。
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