CNN卷积的过程

最新推荐文章于 2025-06-04 10:37:59 发布
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分类专栏： 神经网络 文章标签： CNN 卷积过程
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/justidle/article/details/103317533
本文通过一张图详细解析了CNN中卷积的过程，展示了如何从一个5*5的输入图像，通过3*3的卷积核，得到最终的特征图。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

CNN中卷积的过程，可以用下面的一张图片描述。

如上图所示，一个 5 * 5 的图片，经过 3 * 3 卷积后，获得最终结果。

CNN 卷积工作过程详解
THE XING
02-23 4674
其实已经实现过非常多的卷积神经网络了，起初的时候卷积的工作原理也搞的很清楚，但是随着工程/科研的日常，这些非常理论的卷积工作细节我却淡忘了，所幸之前学习过程中留有笔记（吴恩达老师视频），在此整理，希望温故而知新。 1.从形态学到卷积算子 这是一个提取垂直边缘/水平边缘的算子。带给我们最初的理解，卷积核的梯度（形态）会在图像中相似的纹理产生高的响应，这也是为什么卷积可以提取出来垂直边缘/水平边...
CNN卷积神经网络详解
qq_44815135的博客
02-04 2777
卷积神经网络（CNN）是一种深度学习模型，广泛应用于图像处理、语音识别、自然语言处理等领域。图像分类和识别：CNN在图像分类和识别方面的应用是最为广泛的。通过训练，CNN能够学习到从图像中提取特征的能力，从而实现对图像的分类和识别。例如，在人脸识别、物体检测、车牌识别等领域，CNN都取得了显著的效果。语音识别：CNN也可以应用于语音识别领域，通过对语音信号的卷积和池化处理，提取出语音的特征表示，从而实现对语音的分类和识别。
CNN卷积过程
luzhongshan的博客
05-19 9483
目录 1、什么是卷积 2、什么是卷积核 3、什么是卷积层 4、一个卷基层有多少个参数： 5、通道(chennel）怎么理解： 6、几个参数: 7、如何理解权值共享，减少了神经网络需要训练的参数的个数？ 最近有一个想法，把基础的东西自己总结一遍，后期有了新的理解不断完善 卷积过程： ...
卷积神经网络（CNN）原理，详解卷积神经网络是如何卷的？
最新发布
Gupao123的博客
06-04 1028
卷积神经网络（CNN）是深度学习中用于处理图像数据的经典模型。其核心结构包含卷积层（提取局部特征）、池化层（降维）和全连接层（分类），通过ReLU等激活函数引入非线性。CNN利用卷积核滑动计算特征图，实现参数共享和局部连接，具有平移不变性。典型应用包括图像分类（如ImageNet）、目标检测（YOLO）、医学影像分割和风格迁移等。训练过程通过前向传播提取特征，反向传播优化参数。凭借强大的特征提取能力，CNN已成为计算机视觉领域的重要技术。
CNN 卷积神经网络（过程解析）
影子
09-21 3452
一张灰度图像，就是一个单通道，h*w*1表示高和宽和1通道，每个像素值范围0-255，只有宽和高的图像就是2d矩阵，可以表示成0-1或者0-255，0表示黑色，255表示白色。彩色图像RGB或者BGR是3通道，h*w*3，是一个张量。
CNN实现过程（卷积神经网络Convolutional Neural Networks）
什么都学不会
11-04 8067
1.图像的输入 一张照片是如何输入到神经网络中的。众所周知，计算机适合处理的是矩阵运算，所以必须要把图片转换成矩阵后计算机才能认识。所有的彩色图像都由红绿蓝（RGB）叠加而成，成为图像的三个通道，一张图片在计算机中存储也是通过这三个矩阵完成的。 RGB这三个矩阵称为为图像的3个通道，也作为神经网络的输入数据。（直方图均衡里边可以先把RGB转化为HSV处理） 2.卷积神经网络的组成 与其他神经网络相同，CNN网络同样也包含输入层、隐藏层、输出层几大部分，卷积神经网络的主要运算过程如图 卷积.
CNN的卷积执行过程图解
qq_40349484的博客
11-13 1490
最近在看李宏毅老师的机器学习，讲到CNN这里的时候对下面这张PPT怎么都想不明白，经过一番网上冲浪，终于搞明白了。原PPT如下。 核心疑问：25 * 13 * 13的特征图在经过50个3 * 3的filter之后是怎么变成50 * 11 * 11的特征图的？ 这一切要从CNN是怎么做卷积的说起。对上图PPT的例子分析如下： （1）输入图像为灰度图（只有一个channel），大小为28 * 28，每经过一个filter的卷积操作后，生成一张特征图。一共有25个filter，生成25张特征图。同时图像大小被卷
MATLAB实现CNN卷积神经网络多输入回归预测（完整源码和数据）
10-13
卷积神经网络（CNN，Convolutional Neural Network）是一种在图像处理领域广泛应用的深度学习模型，近年来也逐渐被引入到其他领域，如自然语言处理和时间序列预测。在这个MATLAB实现的项目中，CNN被用来进行多输入...
cnn卷积神经网络是什么以及学习cnn卷积神经网络的意义
05-10
### CNN卷积神经网络概述及学习意义 #### 一、CNN卷积神经网络定义与特点 CNN（Convolutional Neural Network），即卷积神经网络，是深度学习领域中一种非常重要的模型，尤其适用于处理具有网格结构的数据，如图像...
基于CNN卷积神经网络实现的交通标志识别
04-08
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CNN卷积可视化实现.zip
02-17
本项目“CNN卷积可视化实现”旨在提供一个工具，帮助用户直观地理解CNN的工作过程，特别是卷积层如何识别和学习图像特征。 卷积层是CNN的核心部分，它通过滤波器（或称卷积核）对输入图像进行扫描，每个滤波器会...
卷积神经网络CNN
牧野的博客
06-27 5231
CNN综述 卷积神经网络CNN是对BP神经网络的改进，与BP一样，都采用了前向传播计算输出值，反向传播调整权重和偏置，卷积神经网络与普通神经网络的区别在于，卷积神经网络包含了一个由卷积层和子采样层（池化层）构成的特征抽取器。CNN相邻层之间的神经单元也并不是全连接，而是部分连接，某个神经单元的感知区域来自于上层的部分神经单元，而不是像BP那样与所有的上层神经单元相连接。 在CNN的一个
【CNN】一文读懂卷积神经网络（CNN）详细过程！
qq_54432917的博客
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（pytorch-深度学习系列）卷积神经网络中的填充(padding)和步幅(stride)
我亦是行人
10-26 6416
卷积神经网络中的填充(padding)和步幅(stride) 之前写过一篇blog，描述CNN网络层的输入和输入尺寸的计算关系，但是并没有描述的很全面，这里全面描述了影响输出尺寸的两个超参数padding和stride，查阅了相关资料，编码理解了pytorch中CNN网络的输入输出关系。 对于CNN网络，一般来说，假设输入形状是nh×nwn_h\times n_wnh​×nw​，卷积核窗口形状是kh×kwk_h\times k_wkh​×kw​，那么输出形状将会是 (nh−kh+1)×(nw−kw+1).(
卷积神经网络（CNN）的训练过程（Training）
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11-06 1万+
在初识神经网络（初识卷积神经网络CNN）篇，对卷积神经网络有了基本的认识。 不过也可以发现一个问题，输入是一张Image，图像信息是确定的；而CNN网络里面也有数据，那这些数据是哪来的？ 总不能是随便一个数放在CNN网络里，它就可以正常识别； 想要CNN网络进行正确的识别工作，CNN网络中的数据（weights）是需要事先训练的；那怎么训练这些数据，才能让CNN网络正常工作呢？ 这里举一个简单的神经网络进行说明如何训练CNN网络中的数据（weights）： 1 定义基础的神经网络模型：
cnn卷积神经网络（计算过程详析）
shuijinghua的博客
04-11 1万+
参考网址 https://baijiahao.baidu.com/s?id=1589737422764153386&wfr=spider&for=pc https://www.cnblogs.com/skyfsm/p/6790245.html 一般的神经网络结构如下 CNN卷积神经网络可以被分为许多层，其层级结构一般为 • 数据输入层/ Input laye...
卷积神经网络（CNN）算法详解
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注意：本文引用自专业人工智能社区Venus AI 更多AI知识请参考原站 （[www.aideeplearning.cn]） 引言 卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络（Feedforward Neural Networks, FNN），是深度学习的代表算法之一。 对卷积神经网络的研究始于二十世纪80至90年代，时间延迟网络和LeNet-5是最早出现的卷积神经网络；在二十一世纪后，随着深度学习理论的提出和
[深度学习] 卷积神经网络CNN
藓类少女的博客
06-25 1476
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共同学习，共同进步。
05-14 2904
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