卷积神经网络之卷积计算、作用与思想

最新推荐文章于 2025-10-17 18:45:12 发布
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本文介绍了卷积运算与相关运算的等价性，以及卷积在图像处理中的作用，强调了多层卷积在提取复杂特征上的能力。通过实例展示了卷积神经网络如何通过逐层学习，从简单特征如边缘、纹理逐渐组合成狗、人脸等复杂模式，从而具备强大的表达和泛化能力。

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卷积运算与相关运算

在计算机视觉领域，卷积核、滤波器通常为较小尺寸的矩阵，比如 3 × 3 3\times3 3×3、 5 × 5 5\times5 5×5等，数字图像是相对较大尺寸的2维（多维）矩阵（张量），图像卷积运算与相关运算的关系如下图所示（图片来自链接），其中 F F F为滤波器， X X X为图像， O O O为结果。

convolution and correlation

相关是将滤波器在图像上滑动，对应位置相乘求和；卷积则先将滤波器旋转180度（行列均对称翻转），然后使用旋转后的滤波器进行相关运算。两者在计算方式上可以等价，有时为了简化，虽然名义上说是“卷积”，但实际实现时是相关。

在二维图像上，使用Sobel Gx滤波器进行卷积如下图所示（图片来自

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计算机视觉卷积神经网络（CNN）基础：从LeNet到ResNet
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计算机视觉卷积神经网络（CNN）基础：从LeNet到ResNet，在计算机视觉领域，卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）已然成为推动众多任务发展的核心力量。从早期简单的图像识别，到如今复杂的目标检测、语义分割、图像生成等任务，CNN 都展现出了卓越的性能。CNN 的发展历程见证了一系列经典模型的诞生，其中 LeNet 作为开山之作，为 CNN 的发展奠定了基础，而 ResNet 则通过创新性的设计，突破了传统神经网络的限制，使得网络能够构建得更深、性能更优。
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计算机视觉CNN架构设计指南：如何构建高效的视觉模型？人工智能、大模型、AI、计算机视觉领域，卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）已成为主导性的模型架构。从图像分类到目标检测，从语义分割到图像生成，CNN 展现出了强大的性能。构建一个高效的 CNN 视觉模型，不仅需要对其基本原理有深入理解，还需要掌握一系列架构设计技巧。本文将详细探讨如何构建高效的 CNN 视觉模型，涵盖从基础概念到复杂架构设计的各个方面，并通过丰富的代码示例帮助读者更好地理解和实践。
卷积网络的运算过程、特征图大小计算与参数计算过程
qq_34621022的博客
05-15 8764
卷积神经网络的运算过程以及参数计算过程 写这篇文章是因为发现自己这么久以来把卷积核的计算过程理解错了，一直到和师兄交流的时候擦发现，抓紧写一篇博客记录一下。 1. 卷积神经网络的计算 以上图为例，假设输入的图片是32×\times× 32×\times× 3大小，也就是我们所说的输入为32×\times× 32大小的RGB图像。我一直理解错的就是这幅图像与卷积核计算的过程，具体怎么错的就不误解大家了。 假设现在我们要用一个5×\times× 5×\times× 3的卷积核来提取图片中的特征，首先需要注意的
卷积神经网络中的卷积运算原理
最新发布
lingchen1906的博客
10-17 1167
CNN卷积运算通过滑动窗口（卷积核）提取图像局部特征（边缘、纹理等），利用参数共享和局部感受野显著减少计算量。卷积核与输入局部区域进行元素相乘求和，步长和填充控制输出尺寸。多通道输入时各通道独立计算后叠加。与数学卷积不同，CNN不翻转核而直接计算（互相关），但因权重可学习效果等价。这种机制赋予CNN平移不变性，使其成为计算机视觉的核心工具。
神经网络之卷积计算
weixin_45979619的博客
01-17 479
卷积通常是采用卷积核与输入进行计算，得到一个输出，我们将这个输出叫做特征响应图组。卷积层输入不局限于图像，可以是任意三维数据矩阵。而卷积核深度通常不被关心，因为它时刻与输入的三维数组也就是图片的深度保持一致，而输出的特征响应图的深度是由卷积核个数决定的。卷积核的参数包括宽度w、长度h、深度d、个数、步长stride、边界填充padding。值得注意的是，padding是指零填充的数量，而不是指填充的数字。一般卷积核的长度和宽度是一样的，被写作kernel_size。
卷积神经网络的运算
cjhxydream的博客
09-09 2451
参考内容 1、网易云课堂微专业——深度学习—04第一周：http://mooc.study.163.com/smartSpec/detail/1001319001.htm 2、CNN基础介绍：http://blog.youkuaiyun.com/fengbingchun/article/details/50529500  卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN） 1、基本计算原理 　　 　　动态过程： 　　滤波器（过滤器：filter）的权值是根据你要检...
卷积神经网络中的一些计算
呆呆姑娘的博客
03-14 430
1、计算卷积层的输出 输入： 假设卷积核的大小为、卷积核的数量为、步长为、padding为 则输出为： 其中： 参数的个数 计算量 2、计算池化层的输出 ...
构建浅层卷积神经网络以实现超分辨率计算
08-15
浅层卷积神经网络作为深度学习中的一种重要结构，因其结构简单、参数较少、易于训练等特点，在超分辨率计算中得到了广泛应用。 首先，浅层卷积神经网络相较于深层网络来说，其计算复杂度较低，训练时间更短，特别...
谱域GCN从卷积思想，到图卷积神经网络，再到谱域图卷积神经网络，组会汇报版
03-04
卷积神经网络（CNN）是深度学习领域的重要组成部分，尤其在图像处理和计算机视觉领域显示出极佳的性能。其核心特点在于通过卷积操作来提取空间特征，并利用池化操作进行降维和特征抽象，以降低计算量和防止过拟合。...
精选资源
卷积神经网络-计算机.docx
09-14
通过对卷积神经网络基本概念和结构的介绍，我们可以了解到它的核心思想是提取输入数据的局部特征，并通过多个卷积层和池化层的组合来降低数据的维度和复杂度，最终使用全连接层将前面层的输出映射到输出空间。...
深度学习基础笔记——卷积神经网络概念及其计算方式
MengYa_Dream的博客
08-15 1万+
卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN） 卷积 卷积核 神经网络公式 卷积运算方式 补0（zero padding）池化（Pooling） 激活函数RelU (Rectified Linear Units) 全连接层(Fully connected layers) 标准卷积计算举例1 x 1 卷积计算举例 全连接层计算举例常见的几种卷积神经网络介绍 LeNet AlexNet VGGNet ResNet
理解卷积神经网络的卷积计算
水花的博客
04-02 4939
引言 相信刚学卷积神经网络的人来说，要理解卷积神经网络是一件不容易的事情，我们先来看看卷积神经网络中要知道的相关名词 卷积神经网络结构 一个卷积神经网络里包括5个部分——输入层、若干卷积操作和池化层结合的部分、全局平均池化层、输出层： 输入层：将每个像素代表一个特征节点输入网络。 卷积操作部分：由多个滤波器组合的卷积层 池化层：将卷积结果降维 全局平均池化层：对生成的 feature map 取...
卷积神经网络的参数计算
绝望的乐园
01-08 8万+
前言 这篇文章会简单写一下卷积神经网络上参数的计算方法，然后计算各个常见神经网络的参数。一个是加强对网络结构的了解，另一方面对网络参数的量级有一个大概的认识，也可以当作备忘录，免得想知道的时候还要再算。 参数计算方法 全连接的参数计算就不说了，比较简单。 首先，简单说一下卷积网络的参数计算。下图中是一个32x32x3的输入，然后用一个5x5x3的卷积对其中某个位置的计算，这里算的是一个
深度学习卷积网络之卷积运算
bailian的博客
08-14 825
卷积运算
卷积神经网络卷积计算具体过程?
RF~or的博客
06-04 1万+
对于卷积神经网络中的计算，大部分人所知道的计算如下图所示：卷积核中的各参数与图像矩阵相应位置的数值相乘后再求和。但是实际计算时图像往往是rgb图像，即图像有三个通道，每张输入图像有三个二维矩阵（也说图像的深度为3），而且卷积核的数量也不止一个，所以在实际计算中是每个卷积核分别与矩阵的不同通道计算再加和，还是卷积核与所以通道同时计算，还是有其它的计算规则呢？下面的验证过程就是为了搞懂卷积计算的详细过...
CNN卷积各层的参数和链接个数的计算(整合各路博客总结)
梦Dancing的博客
11-16 2万+
参考自：http://blog.youkuaiyun.com/dcxhun3/article/details/46878999，但是加入了自己的理解 一、CNN概述 卷积神经网络是一个多层的神经网络，每层由多个二维平面组成（每个层有多个Feature Map，每个Feature Map通过一种卷积滤波器提取输入的一种特征），而每个平面由多个独立神经元组成。 图1 卷积神经网络的概念示范...
神经网络中的卷积运算解析
yudiemiaomiao的博客
06-29 7161
卷积运算是利用卷积核对图像中的每个像素进行的操作，卷积核实用来做图像处理时的矩阵，图像处理时也称为掩模，是与原图像做运算的参数。卷积核通常是一个四方形的网格结构（例如3*3的矩阵或像素区域），该区域上每个方格都有一个权重值。 使用卷积进行计算时，需要将卷积核的中心位置放置在要计算的像素上，依次计算核中每个元素和其覆盖的图像像素值的乘积并求和，得到的结构就是该位置的新像素值。 在卷积神经网络的计算
卷积神经网络
weixin_43498449的博客
05-27 2381
目录 卷积（Convolution） 卷积计算 填充（padding） 步幅（stride） 感受野（Receptive Field） 多输入通道、多输出通道和批量操作 池化（Pooling） ReLU激活函数 批归一化（Batch Normalization） 丢弃法（Dropout） 练习：计算卷积中一共有多少次乘法和加法操作 卷积神经网络是目前计算机视觉中使用最普遍的模型结构，卷积神经网络的一些基础模块，包括： 卷积（Convolution） 池化（Pooling）
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