5分钟理解什么是卷积的特征提取

原创 已于 2023-10-18 22:29:17 修改 · 1.7k 阅读 · 4 ·
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#深度学习 #计算机视觉 #机器学习

于 2023-10-08 23:01:05 首次发布
本文介绍了卷积算法在特征提取中的作用，通过不同尺寸的卷积核，从图像的颜色、纹理、形状和空间关系等多个维度提取特征。卷积神经网络在训练中逐层学习特征，最终实现对图像的精准分类。

大家好啊，我是董董灿。

卷积算法之所以重要，关键在于其提取特征的能力。

5分钟入门卷积算法中提到，卷积模仿的就是人眼识图的过程，以“感受野”的视角去扫描图片，从而获取不同区域的图片信息。

在这一过程中，通过设计多个不同尺寸的卷积核，对一张图片进行卷积操作，以完成在不同尺度下特征的提取。

那么什么是卷积的特征提取呢？卷积都提取出了哪些特征呢？

1、卷积的数学描述

我们通常说特征图或者数据集的尺寸是 [n, h, w, c]，其中，n 代表的是图片的张数，h 代表的是图片的高度，w 代表的是图片的宽度，c 代表图片的通道数。

例如如果一张图片是RGB的格式，那么 c 就等于3。

图片

对于卷积算法而言，输入图片尺寸为 [n, hi, wi, c](标i代表input，输入)，卷积核尺寸为 [kn, kh, kw, c]，输出图片尺寸为[n, ho, wo, kn](下标o代表output)。

有没有发现，输出图片的channel数与输入图片的channel数不一致，输出图片的channel数与

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使用卷积核提取图像特征举例（包含边缘特征提取和浮雕特征提取等）.zip
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这对于理解卷积核的工作原理及其在图像特征提取中的作用非常有帮助。此外，所有使用的图片都包含在压缩包中，你可以在本地环境中进行实验，进一步加深对卷积核应用的理解。 总的来说，通过这个资源，无论是初学者...
CNN.rar_CNN特征_cnn 特征_cnn 特征提取_卷积神经_特征提取 cnn
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总结来说，这个“CNN.rar”压缩包是一个关于CNN特征提取的学习资源，涵盖了卷积神经网络的基础理论、各种CNN模型的实现以及可能的实验数据。对于想要深入理解和应用CNN的人来说，这是一个非常宝贵的资料库。通过学习...
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卷积特征提取
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**ReLU激活** | 引入非线性 | `max(0, x)` || **BatchNorm** | 加速训练稳定分布 | `(x-μ)/σ * γ + β` || **池化** | 降维+平移不变性 | `max_pool(x,y)=max(x,y)` || **浅层** | 边缘/颜色/纹理 | 检测毛发纹理、眼睛轮廓 |
### 深度学习通俗理解卷积神经网络：图像识别中的特征提取与模型结构解析
04-08
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卷积运算与特征提取机制
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卷积运算是深度学习中特征提取的核心机制，广泛应用于图像处理、语音识别等领域。本文系统剖析了卷积运算的数学原理、计算流程与实际应用。卷积通过滑动窗口（卷积核）对输入数据进行局部加权求和，提取空间关联特征。卷积核的类型决定了提取的特征类型，如边缘检测、平滑等。卷积运算的计算细节包括步幅、填充和多通道输入的处理。本文还提供了Python和TensorFlow的代码实现，展示了卷积运算的实际操作。卷积核能够自动学习不同层级的特征，从边缘、纹理到目标部件与语义。为了优化计算，常用的方法包括快速算法、深度可分离卷积和空
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nndl 作业6
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边缘检测：边缘是图像的边缘（轮廓），目的是识别并突出这些轮廓，都使用特定的卷积核（也称为滤波器）来检测边缘。卷积核的主要特征是它们在水平和垂直方向上的权重不同，检测出水平和垂直的特征。锐化：增强图像的细节和清晰度。通常使用一个包含正负值的卷积核来实现。这个卷积核的权重通常会在中心位置为正，而在其他位置为负。模糊：减少图像的细节和噪声，通常使用一个包含正值的卷积核来实现。这个卷积核的权重通常会在中心位置为最大，并在逐渐远离中心的过程中逐渐减小。实验总结：
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计算机视觉基础知识（四）--特征选择、特征提取
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定义：从N个特征中选择M个子特征（M<=N);并且在M个子特征中，准则函数达到最优解；特征选择的原则：选择尽可能少的子特征；模型的效果不会显著下降；结果的类别分布尽可能接近真实类别分布。常见特征：边缘，角，区域。
花 5 分钟记住这一点：在深度学习中，卷积就是一个特征提取器！
AI与算法都要通俗易懂
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这是因为 resnet 中有大量的设计好的卷积层，因此，大部分将 resnet 作为骨干网络的神经网络，都是把 resnet 这一部分结构当做一个图像的特征提取器来使用。其实，深度学习中的卷积算法，可以认为是一种“不那么严格”的算法，它无法和数学中严格的卷积定义比较，也无法和其他专业比如信号处理中的卷积相类比。可以回想一下在介绍卷积的时候，描述的卷积运算的场景：一个窗口在图片上滑动，窗口中的数值是卷积核的参数，也就是权值。时，可以看到在特斯拉的占用网络中，也存在 resnet 作为特征提取器的身影。
利用卷积神经网络提取图像的特征信息_Pytorch
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提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录前言一、pandas是什么？二、使用步骤1.引入库2.读入数据总结 前言 提示：这里可以添加本文要记录的大概内容： 例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容。 提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考 一、pandas是什么？ 示例：pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。 二、使用步骤 1.引入库 代.
图像在卷积过后提取的是什么特征
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08-13
<think>我们正在讨论卷积神经网络(CNN)中卷积操作如何提取图像特征。根据引用内容，卷积核通过在图像上滑动进行卷积运算，提取局部特征。现在需要详细说明提取的特征类型及其原理。 首先，特征类型：卷积核可以设计成提取不同特征，如边缘、纹理、角点等。具体来说： 1. 边缘特征：使用垂直或水平边缘检测卷积核（如Sobel算子）可提取图像边缘。 2. 纹理特征：通过特定模式（如LBP）的卷积核提取重复的局部模式。 3. 角点特征：使用角点检测卷积核（如Harris角点检测器）提取角点。 原理：卷积操作本质是局部感知和权值共享。局部感知指每个卷积核只关注图像的局部区域（如3x3），通过滑动窗口覆盖全图。权值共享指同一个卷积核在整个图像上使用相同的权重，从而在不同位置检测相同特征。 数学表示：设输入图像为$I$，卷积核为$K$（大小为$m \times n$），则输出特征图$F$中位置$(i,j)$的值为： $$ F(i,j) = \sum_{x=0}^{m-1} \sum_{y=0}^{n-1} I(i+x, j+y) \cdot K(x,y) $$ 此外，引用[2]提到池化层（如最大池化）可增强特征的不变性（如平移不变性）。 下面用Python示例展示一个边缘检测卷积核的效果（使用引用[1]的实现思路）：</think>### 图像卷积处理提取的特征类型及原理分析 卷积操作是卷积神经网络（CNN）的核心运算，通过特定的卷积核（滤波器）从图像中提取多层次的特征。以下是主要特征类型及其工作原理： #### 一、卷积提取的特征类型 1. **低级特征（边缘与轮廓）** - **特征表现**：物体边界、线条方向（水平/垂直/对角） - **卷积核示例**：Sobel算子（边缘检测） $$ G_x = \begin{bmatrix} -1 & 0 & 1 \\ -2 & 0 & 2 \\ -1 & 0 & 1 \end{bmatrix}, \quad G_y = \begin{bmatrix} -1 & -2 & -1 \\ 0 & 0 & 0 \\ 1 & 2 & 1 \end{bmatrix} $$ - **效果**：检测图像梯度变化，突出明暗交界区域[^1][^2] 2. **中级特征（纹理与结构）** - **特征表现**：重复图案、局部形状（如圆形、三角形） - **卷积核原理**：通过组合低级特征实现 ```python # 纹理检测卷积核示例（45°对角线纹理） kernel = [[-1, -1, 2], [-1, 2, -1], [2, -1, -1]] ``` - **效果**：识别物体表面材质（如木纹、织物）[^2][^3] 3. **高级特征（语义与部件）** - **特征表现**：物体部件（如车轮、眼睛）、整体对象 - **实现方式**：深层卷积层组合中级特征 - **效果**：实现语义理解（如"汽车的车窗"）[^1] #### 二、特征提取的核心原理 1. **局部感知（Local Receptivity）** - 卷积核仅处理局部像素（如3×3窗口），符合图像局部相关性原则 - **数学表达**： $$ F(i,j) = \sum_{x=-k}^{k} \sum_{y=-k}^{k} I(i+x,j+y) \cdot K(x,y) $$ 其中$I$为输入图像，$K$为卷积核，$k$为核半径[^1][^2] 2. **权值共享（Parameter Sharing）** - 同一卷积核遍历全图，实现特征平移不变性 - **优势**：无论边缘出现在图像何处，相同卷积核均可检测[^2] 3. **分层抽象（Hierarchical Abstraction）** - 特征提取过程： ``` 像素 → 边缘 → 纹理 → 部件 → 物体 ``` - **实现方式**：堆叠卷积层，深层使用浅层特征[^3] #### 三、特征可视化示例 通过Python实现边缘检测卷积： ```python import numpy as np from scipy.signal import convolve2d # 定义垂直边缘检测卷积核 kernel = np.array([[-1, 0, 1], [-2, 0, 2], [-1, 0, 1]]) # 创建测试图像（10x10像素） image = np.zeros((10,10)) image[3:7, 3:7] = 1 # 中央白色方块 # 执行卷积运算 feature_map = convolve2d(image, kernel, mode='valid') print("边缘特征图：\n", feature_map) ``` **输出说明**： 特征图中非零值区域即垂直边缘位置，数值大小表示边缘强度[^1] #### 四、特征提取的生物学基础 1. **视觉皮层机制**：模拟人脑V1区简单细胞（边缘检测）到V4区复杂细胞（形状识别）的处理过程[^2] 2. **层次结构**：与人类"局部到全局"的视觉认知一致，如先识别线条再组合为物体 #### 总结 卷积操作通过局部感知和权值共享，从像素级数据中逐步提取边缘→纹理→语义的层次化特征。这种机制使CNN能有效理解图像内容，为图像识别、目标检测等任务奠定基础[^1][^2][^3]。
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