第四讲 2.2 Convolution

最新推荐文章于 2025-01-24 01:00:00 发布
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#Signal and System

本教程详细介绍了由陈后金教授讲解的信号与系统课程中关于卷积运算的内容。通过具体的步骤解析了如何评估卷积和，并展示了信号处理中的卷积过程及结果。适合初学者和需要复习相关概念的学习者。

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第四讲 Convolution

# 该课程为陈后金教授的信号与系统课程，该课程可在国家精品课程网上下载    #
#This was a note noted by WONG Zinhoo,   Reproduced please specify the Source and the original link. 该笔记由    WONG Zinhoo  记录，转载请注明  #

Convolution sum evaluation procedure

Convolution:
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Product signal:
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Output of system:
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Answer:
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【第41篇】ConvMAE：Masked Convolution 遇到 Masked Autoencoders
AI浩
05-27 2529
摘要 论文地址：https://arxiv.org/pdf/2205.03892 视觉转换器 (ViT) 已成为各种视觉任务广泛采用的架构。用于特征预训练的掩码自动编码 [2、1、28、55] 和多尺度混合卷积变换器架构 [12、21、49、34、57] 可以进一步释放 ViT 的潜力，从而实现最先进的图像分类、检测和语义分割的艺术表演。在本文中，我们的 ConvMAE 框架证明了多尺度混合卷积变换器可以通过掩码自动编码方案学习更多的判别表示。然而，直接使用原始掩码策略会导致计算成本和预训练-微调差异。为了
Python从0到100（九十五）：空洞卷积（Dilated Convolution）网络架构与PAMAP2数据集实验分析
最新发布
人工智能、大模型、计算机视觉、Python 爬虫— —商务合作：https://bbs.youkuaiyun.com/topics/614347534
04-15 6万+
空洞卷积通过扩展感受野增强了上下文信息捕捉能力，从而在复杂行为识别中占据优势。未来，可通过引入注意力机制或动态调整空洞率，进一步提升模型对相似行为的区分能力及计算效率，以适应更广泛的应用需求。
Partial convolution && Gated convolution
我の博客
05-19 2554
组会讨论帖图像修复（Image Inpainting），顾名思义，就是将图像中损坏的部分修复起来，是一种图像编辑技术，可以应用在移除物体、修复老照片、图像补全（eg,地震插值）等等。 论文链接：Image Inpainting for Irregular Holes Using Partial Convolutions (2018 ECCV)在这之前的深度学习图像补全方法都是使用CNN来做，即把损坏的图像作为输入，完整图像作为标签来进行学习。而普通的卷积（Vanilla convolutions）作用在图
转置卷积transpose convolution
lzp_k2的专栏
12-12 3285
参考： A guide to convolution arithmetic for deep learning.(Vincent Dumoulin, Francesco Visin).[https://arxiv.org/abs/1603.07285] 中文：https://zhuanlan.zhihu.com/p/48501100 1概念 转置卷积就是用卷积矩阵的转置矩阵进行卷积。...
吴恩达深度学习编程作业第四周第一节——Convolution model-step by step v1/v2
weix1235的博客
10-11 753
1.逐步构建卷积网络 本次要构建的网络基本架构： 注：每进行一次前向传播操作，都会有与之对应的后向传播，前向传播的参数将被存储，这些参数在后向传播过程中将被用来计算梯度。 2.卷积神经网络 2.1零值填充 使用零值填充的好处： 填充帮助你使用卷积层而不需要收缩输入数据的高和宽，这在深度网络中十分重要； 帮助保留图片边缘信息 使用函数 numpy.pad 介绍： numpy.pad(array, pad_width, mode=‘constant’, **kwargs) array:要填充的数组 pa
Dilated Convolution + Receptive Field
落地生根
07-10 833
1.感受野(Receptive Field) Receptive field 是啥？看看网上的大佬们怎么说。 The receptive field is defined as the region in the input space that a particular CNN’s feature is looking at (i.e. be affected by). ——Dang Ha T...
CoAtNet: Marrying Convolution and Attentionfor All Data Sizes——卷积与注意力的结合
Together_CZ的博客
01-24 1242
CoAtNet:MarryingConvolutionandAttentionforAllDataSizes——卷积与注意力的结合
转置卷积 transposed convolution
Life1213的博客
07-26 3086
通过上面分析，就可以知道为什么通过对输入特征图进行填充使用转置的卷积核并且使用转置卷积核与输入特征图进行步长=1的普通卷积操作就可以得到结果。
Deformable Convolution Networks
m0_47135641的博客
04-23 491
Deformable Convolution Networks 论文链接 1.双线性插值原理 由于可形变卷积在获取偏移位置像素点时候，需要用到双线性插值，所以我就把它先放到上面，并附上参考链接： 参考链接 线性插值 线性插值是指插值函数为一次多项式的插值方式，其在插值节点上的插值误差为零。也就是连接两个已知量的直线来确定在这两个已知量之间的一个未知量的值的办法。 转换为公式计算： 双线性插值 既然单个维度的线性插值误差较大，那么很自然的会想到从多维度的角度去减小误差，这就是双线性插值，其核心思想
ICCV--Dynamic Snake Convolution 论文翻译
qq_69854365的博客
10-24 833
本文主要对Dynamic Snake Convolution based on Topological Geometric Constraints for Tubular Structure Segmentation这篇论文进行翻译。
电磁场强度公式与能量信号的定义原理（The Derivation of Power Signal）
Phoeus的专栏
04-17 3887
笔记整理，原笔记完成于2014/06/16，整理于2015年4月17日
波粒二象性
Phoeus的专栏
04-17 1879
笔记笔记整理，原笔记完成于2014/06/25，整理于2015年4月17日
第二讲 Basic Signals基本信号
Phoeus的专栏
04-17 825
笔记整理，原笔记完成于2014/06/24，整理于2015年4月17日。
Physical layer and Numerical transmissions物理层与数据传输 2
Phoeus的专栏
04-17 801
#This was a note noted by zihao.wang@edu.esiee.fr ,  Reproduced please specify the Source and the original link.该笔记由  WONG Zinhoo 记录，转载请注明 # Formats and Standard 2 多种协议 different
第三讲 2.1 Time-Domain Representations for LTI System
Phoeus的专栏
04-17 741
笔记整理，原笔记完成于2014/6/25.整理于2015年4月17日
Computer Network L1 概论
Phoeus的专栏
04-17 690
#This was a note noted by  zihao.wang@edu.esiee.fr,  Reproduced please specify the Source and the original link.该笔记由  王子豪 记录，转载请注明 # LAN 局域网 和 WAN 广域网 客户视图： - 数据分享，      
第一讲 Classification of siginal
Phoeus的专栏
04-17 654
文章转移存档，信号与系统笔记。
Physical layer and Numerical transmissions物理层与数据传输 1
Phoeus的专栏
04-17 597
#This was a note noted by  zihao.wang@edu.esiee.fr,  Reproduced please specify the Source and the original link.该笔记由  WONG Zinhoo 记录，转载请注明 # Physical layer and Numerical transmissions物理层与数据传输 1
convolution
06-03
卷积（Convolution）是信号处理和图像处理中一种重要的运算，它可以用来描述两个函数之间的关系。在数字信号处理中，卷积通常用于滤波、降噪、信号恢复等领域。在图像处理中，卷积常用于边缘检测、模糊处理等领域。 ...
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