二维卷积的基本原理

最新推荐文章于 2025-08-10 15:56:32 发布
原创 最新推荐文章于 2025-08-10 15:56:32 发布 · 3.2w 阅读 · 27 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

博客主要围绕二维卷积的原理展开，但具体内容缺失。二维卷积在信息技术领域应用广泛，理解其原理对相关技术的学习和应用有重要意义。
部署运行你感兴趣的模型镜像


您可能感兴趣的与本文相关的镜像

Stable-Diffusion-3.5

Stable-Diffusion-3.5

图片生成
Stable-Diffusion

Stable Diffusion 3.5 (SD 3.5) 是由 Stability AI 推出的新一代文本到图像生成模型，相比 3.0 版本，它提升了图像质量、运行速度和硬件效率

二维卷积层的原理
qq_38469784的博客
10-09 2829
主要介绍二维卷积层的工作原理 卷积神经网络是含有卷积层的神经网络 1.二维互相关运算 在二维卷积层中，一个二维输入数组和一个二维核数组通过互相关运算输出一个二维数组。 例如： 输入数组：3x3的二维数组 核数组：2x2的二维数组 （该数组在卷积计算中又称卷积核或过滤器） 在二维互相关运算中，卷积窗口从输入数组的最左上方开始，按从左往右、从上往下的顺序，依次在输入数组上滑动。当卷积窗口滑动到某一位置时，窗口中的输入子数组与核数组按元素相乘并求和，得到输出数组中相应位置的元素。 将上述过程实现在corr2d函
算法系列——高斯滤波
最新发布
嵌入式小蟹总的优快云
09-25 1473
高斯滤波是一种基于高斯函数的线性平滑技术，广泛应用于信号处理领域。本文系统介绍了其核心原理、C语言实现及优化方法。文章首先阐述高斯滤波的加权平均特性，详细解析高斯核生成步骤（包括窗口确定、高斯值计算和归一化处理）。随后结合代码实例，深入分析数据结构设计、初始化流程、卷积运算实现及状态管理机制。针对不同应用场景，文章对比了高斯滤波的优缺点，并给出参数选择建议（如窗口大小取6σ+1）和优化方向（动态参数调整、快速卷积算法等）。最后强调在实际应用中需平衡滤波效果与计算效率，特别在实时系统中要考虑信号延迟问题。
卷积神经网络算法_算法｜动图演示二维卷积神经网络的实现原理
weixin_39976153的博客
12-08 1458
图：pixabay现如今，卷积神经网络在人工智能领域应用的广泛性及重要性可谓是不言而喻。为了让大家对卷积的类型有一个清晰明了的认识，我可以快速概述不同类型的卷积及其好处。为了简单起见，我仅关注二维卷积。1、卷积(Convolutions)首先，我们需要就定义卷积层的几个参数。图1 二维卷积、内核大小为3、步幅为1•内核大小：内核大小定义了卷积的视野。二维的常见选择是3——即3x3像素。•步幅：步幅...
【一维卷积】【二维卷积】
梁小憨憨的博客
12-31 1604
本篇为《深度学习》系列博客的第八篇，该系列博客主要记录深度学习相关知识的学习过程和自己的理解，方便以后查阅。 上篇说道这篇那应该写PCA，但是……，也不知道忙啥了，就一直没写，再拖拖……，用到之后在写吧！！！ 【一维卷积】【二维卷积】一维卷积物理意义数学意义二维卷积二维卷积的实现预处理滚动卷积运算Matlab代码 一维卷积 物理意义 这里主要参考ｂ站《「珂学原理」No. 28「卷积为谁而生？」》，这里就直接放推导过程了。 说一下理解：视频里说的卷积，就是跟“傅里叶变换”、“拉普拉斯变换”一样的，都是对信号的
【从零开始学习深度学习】21. 卷积神经网络（CNN）之二维卷积层原理介绍、如何用卷积层检测物体边缘
阿旭的博客
12-13 4675
【从零开始学习深度学习】21. 卷积神经网络（CNN）之二维卷积层原理介绍、如何用卷积层检测物体边缘
卷积基本原理：二维卷积
人工智能(AI)技术，大模型技术，深度学习，机器学习，计算机视觉，AI工具实践应用等分享
02-17 412
深度学习，卷积基本原理：二维卷积
二维卷积计算:解析其原理和应用领域
aningxiaoxixi的博客
01-03 2223
卷积计算是深度学习中常见的一种操作，它广泛应用于图像处理、语音识别、自然语言处理等领域。其中，二维卷积计算是卷积计算的一种形式，专门针对二维数据，如图像、矩阵等。
精选资源
手写二维卷积神经网络python代码
12-11
二维卷积神经网络（2D Convolutional Neural Networks, 2D CNNs）是一种在图像处理和计算机视觉领域广泛使用的深度学习模型。本资源提供了一个手动实现的2D CNN的Python代码，适用于PyCharm开发环境，可以帮助学习者...
juanji.rar_二维矩阵卷积_卷积
09-20
除了基本的二维卷积，还有其他变体，如跨通道卷积（深度卷积）、反卷积（上采样）以及空洞卷积（增加感受野）。这些变体扩展了卷积在处理高维数据和不同任务时的灵活性。 在实际应用中，如图像分类、目标检测、语义...
ConvE——二维卷积知识图谱横空出世
weixin_72914660的博客
01-27 2420
当CNN首次进入图神经网络的大门——ConvE原理讲解+代码分析
二维离散卷积及具体实例
10-21
该文档包括卷积运算的定义及其具体实例，以便读者更好的理解
卷积定理专项证明 （内含推导过程）
09-15
一个4页的小ppt.只为证明一条卷积定理而存在。精简。专项资料
二维卷积定理的验证（上）
deepsprings的博客
12-01 8411
二维卷积定理的验证（上） 文章目录二维卷积定理的验证（上）0. 写在前面1. 二维卷积定理2. 名词说明2.1 卷积2.2 傅里叶变换与反变换3. 验证实现3.1 使用 ”full“ 卷积3.2 使用“same”卷积4. 结论 0. 写在前面 在进行图像处理时，我们经常会用到卷积计算，但是当卷积核较大时，卷积计算将相当耗时。 事实上，可以通过卷积定理，来使用傅里叶变换手段实现卷积计算。也即是卷积定理。 即本文要探讨和验证的内容。 1. 二维卷积定理 卷积定理是傅里叶变换满足的一个重要性质。函数卷积的傅里叶变
二维卷积原理和代码-动手学计算机视觉2
2501_92532948的博客
08-10 600
二维卷积是图像处理的核心操作，通过滑动窗口对图像局部区域与卷积核进行乘加运算，生成新特征图。文章详细介绍了卷积原理（包括输入输出尺寸计算）、与相关运算的区别，以及模糊、边缘检测等常见应用场景。通过Python代码演示了单位卷积核和均值滤波的实现效果，展示了不同卷积核对图像处理的作用差异。该技术是计算机视觉和深度学习的基础，广泛应用于特征提取、图像增强等领域。
二维卷积定理的证明
weixin_43212868的博客
01-11 1440
第一个公式的证明利用了自变量xyx,yxy的变换，第二个公式的证明利用了逆傅里叶变换。
Matlab：二维卷积定理验证
Dream_言十的博客
02-10 1822
本文基于光学理论，用Matlab实现二维卷积定理验证的仿真。 Project Code % 作者：ZQJ % 日期：2021.2.10 星期三 %***********************卷积定理的验证************************** clear,clc,close all; % 水平和竖直光栅mask及其fft ************************* Mask_column = zeros(200); Mask_row = zeros(200); for n = 1
探讨相同尺寸二维矩阵的卷积运算方法
# 使用numpy的convolve函数进行二维卷积 convolved_image = np.convolve(image, kernel, mode='same') print(convolved_image) ``` ### 卷积与深度学习 在深度学习领域，卷积操作是卷积神经网络（CNN）中最核心的...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值