9、工业场景中的智能算法应用与信号处理

工业场景中的智能算法应用与信号处理

1. 图像卷积运算与深度学习框架

1.1 图像卷积运算

若输入图像为二维 RGB 三通道彩色图像，由于图像由各个像素组成，其卷积运算可表示为：
[z(x, y) = f (x, y)∗g(x, y) = \sum_{t}\sum_{h} f (t, h)g(x - t, y - h)]
其积分形式如下：
[z(x, y) = f (x, y)∗g(x, y) = \iint f (t, h)g(x - t, y - h)dtdh]

1.2 常用深度学习框架

一个优秀的深度学习框架不仅易于理解和编码，还能自动计算梯度并执行并行处理。常见的深度学习框架如下表所示：
| 框架 | 语言 | 开发机构 |
| ---- | ---- | ---- |
| Caffe | C++ | 加州大学伯克利分校 |
| Keras | Python | Fchollet |
| TensorFlow | C++, Python | Google |
| PyTorch | Python, C | Facebook |
| PaddlePaddle | C++, Python | Baidu |

TensorFlow 具有应用范围广、操作方便、可移植性强等优点，支持 C++、Python 等语言，包含多种深度模型，是常用的开源深度学习框架。而 Keras 允许用户用最少的代码构建简单快速的模型，支持卷积神经网络、递归神经网络等，通常以 TensorFlow 或 Theano 作为后端端口运行，简化了编程复杂度，易于上手