卷积是什么？

最新推荐文章于 2025-01-20 18:43:51 发布
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【深度学习基础】什么是卷积？为什么要用卷积？
梁瑛平的博客
01-06 1万+
【深度学习基础】什么是卷积？为什么要用卷积？（一）卷积的原理：1. 卷积核：2. 卷积层参数：2.1 卷积核数：2.2 卷积核的大小：2.3 步长：2.4 填充：3. 池化层：3.1 最大池化层（max pooling）：3.2 均值池化层（average pooling）：（二）卷积的作用：1. 减少参数量：2. 局部感知：3. 权值共享： （一）卷积的原理： 卷积神经网络是一种前馈型神经网络,...
如何通俗易懂地解释卷积？
XIEXINGHUA2010的博客
11-03 2396
取自 知乎@马同学，在此表示感激，侵删。 从数学上讲，卷积就是一种运算。 某种运算，能被定义出来，至少有以下特征： 首先是抽象的、符号化的 其次，在生活、科研中，有着广泛的作用 比如加法： \(a+b\)，是抽象的，本身只是一个数学符号 在现实中，有非常多的意义，比如增加、合成、旋转等等 卷积，是我们学习高等数学之后，新接触的一种运算，因为涉及到积分、级数，所以看起来觉得很复杂。...
一、什么是卷积
weixin_48205788的博客
03-10 6791
摘要：根据网易云课堂的日月光华课程所学习记录的笔记，没有复杂难懂的公式，通俗易懂讲解什么是卷积
最容易理解的对卷积(convolution)的解释
热门推荐
bitcarmanlee的博客
01-25 31万+
啰嗦开场白读本科期间，信号与系统里面经常讲到卷积(convolution)，自动控制原理里面也会经常有提到卷积。硕士期间又学了线性系统理论与数字信号处理，里面也是各种大把大把卷积的概念。至于最近大火的深度学习，更有专门的卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)，在图像领域取得了非常好的实际效果，已经把传统的图像处理的方法快干趴下了。啰啰嗦嗦说了这么多卷积，惭
什么是卷积
猛犸象
07-11 1万+
什么是卷积
什么是卷积？
weixin_40710375的博客
07-04 2139
1.通俗解释： 作者：周啸 链接：https://www.zhihu.com/question/22298352/answer/257790355 来源：知乎 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。 《卷积信号与moba游戏的伤害计算》 在打游戏的时候，假设你对敌方英雄造成了一次攻击。攻击的效果是，地方英雄会在接下来5秒内持续增长的掉血。每秒掉血分别为...
数学中，什么是卷积
彬彬侠的博客
01-20 2882
卷积是数学中一项非常重要的操作，它有着广泛的应用，包括信号处理、图像处理、概率论、神经网络等领域。卷积操作本质上是两个函数的加权和，其中一个函数被翻转和平移。卷积的性质，如交换律、结合律、分配律，使得它在很多数学问题中非常有用。通过卷积，我们能够有效地将局部信息聚合到全局信息中，在图像处理、语音识别等领域中取得了巨大的成功。
二、为什么要学习卷积神经网络？ 三、什么是卷积？ 一张图带你了解卷积计算过程： 卷积需要注意哪些问题？ 为什么要进行数据
09-13
三、什么是卷积？ 一张图带你了解卷积计算过程： 卷积需要注意哪些问题？ 为什么要进行数据填充： 卷积神经网络的模型是什么样的？ 四、卷积神经网络的构造 1 输入层 2 卷积和激活 3 池化层 4 多层堆叠 5 ...
卷积是什么？使用opencv与python进行图像卷积 Convolutions with OpenCV and Python
Serendi_patty的博客
04-17 565
图像卷积是什么？ 图像卷积是计算机视觉，图像处理领域经常用到的操作，比方说模糊操作(blurring)，平滑操作(smoothing)，以及边缘检测(edge detection)等都是卷积操作。卷积操作是计算机视觉以及图像处理领域中最重要以及最基础的操作之一。 我们可以简单理解卷积是对两个矩阵进行按元素(element-weise)的乘法，然后再对得到的矩阵结果个元素求和。 所以，在实际中，卷积...
什么是卷积神经网络?它目前主要应用于哪些领域?
shirley67269的博客
08-26 5301
卷积神经网络就是将图像处理中的二维离散卷积运算和人工神经网络相结合。这种卷积运算可以用于自动提取特征，而卷积神经网络也主要应用于二维图像的识别。“深”的问题是一个不确定的概念，多少算深？有人认为除了输入层和输出层以外只包含一个隐层的神经网络就是浅层的，多个隐层的就是深层的。按照这样的说法，一个卷积神经网络如果包含一个输入层，一个卷积层，一个输出层，那它就是浅层的。但一般不这样用，何以然啊？使用卷积神经网络不断地去提取特征，特征越抽象，越有利于识别（分类）。那我就一定要将卷积神经网络设计成深层的啊！...
卷积及理解图像卷积操作的意义
houxiaogang05
03-20 3万+
转载：http://blog.youkuaiyun.com/chaipp0607/article/details/72236892        https://www.zhihu.com/question/22298352     在图像处理领域，我们经常能听到滤波，卷积之类的词，其实他们都可以看做一种图像的卷积操作，相对应的卷积核，卷积模板，滤波器，滤波模板，扫描窗其实也都是同一个东西。下面我们进一步讨论...
什么是卷积 卷积有什么用
qingkongyeyue的博客
11-03 1984
转自http://blog.sina.com.cn/s/blog_5e840cc20100z1cc.html
什么是卷积，什么是卷积神经网络。
qq_61694719的博客
08-10 1322
卷积：“卷”表示函数的翻转或图像的翻转；“积”表示积分/加权求和。卷积是将卷积核应用到某个张量的所有点上，通过将卷积核在输入的张量上滑动而生成滤波处理的张量。通俗一点讲卷积是对图像特征提取或者信息匹配。卷积神经网络：是通过模拟人脑视觉系统，采取卷积层和池化层依次交替的模型结构，卷积层使原始信号得到增强，提高信噪比，池化层利用图像局部相关性原理，对图像进行邻域间采样，在减少数据量的同时提取有用信息，同时参数减少和权值共享使得系统训练时间长的问题得到改善。
亚像素卷积是什么？
最新发布
03-23
<think>嗯，用户问的是亚像素卷积，这个概念我之前在图像处理相关的资料里看到过，但具体细节可能得仔细想想。首先，亚像素卷积应该和超分辨率有关吧？比如提高图像的分辨率。不过具体怎么实现的呢？ 对了，传统的卷积操作通常是用来提取特征或者进行下采样的，比如卷积后接池化层。而亚像素卷积可能相反，是用来上采样的。比如，在生成高分辨率图像时，不用反卷积或者插值，而是用亚像素卷积来重组特征图。 那具体来说，亚像素卷积是怎么工作的呢？假设有一个低分辨率的特征图，经过卷积后得到通道数扩大为原来的r²倍，这里的r应该是放大倍数，比如2倍的话，通道数变成4倍。然后通过重排列操作，将每个位置的不同通道的像素重新排列成高分辨率的图像块。比如，原来一个位置有4个通道的数据，重排成2x2的块，这样图像尺寸就扩大了两倍。 这样做的好处可能是计算效率更高，因为反卷积需要进行填充和插值，计算量可能更大。而亚像素卷积通过通道重组，可能更高效。不过需要注意的是，这种操作是否会导致信息的损失或者伪影？可能需要在网络训练时通过损失函数来优化。 另外，亚像素卷积在ESPCN（Efficient Sub-Pixel Convolutional Neural Network）中被提出，用于实时超分辨率。这说明它在实际应用中的速度优势。但有没有其他变体或者改进呢？比如结合其他上采样方法？ 还有，数学上的表示可能需要用公式来表达。比如输入的特征图是H×W×C×r²，通过reshape变成H×r×W×r×C，然后调整维度顺序，得到rH×rW×C的高分辨率图像。这部分可能需要用LaTeX公式来展示。 不过用户可能更关心的是亚像素卷积的作用、原理以及应用场景，而不是特别深入的数学推导。所以需要以简明的方式解释清楚，同时保证正确性。可能还需要对比其他上采样方法，比如双线性插值、转置卷积，说明亚像素卷积的优势和局限性。 总结一下，亚像素卷积的关键点应该是：通道扩展、像素重排、高效上采样。应用在超分辨率、图像生成等领域。可能还要提到它是无参数的，或者是否需要配合其他层使用。比如在ESPCN中，可能先通过几个卷积层提取特征，然后用亚像素卷积进行上采样。 另外，是否有一些实际的例子或者效果对比？比如使用亚像素卷积后，PSNR指标提升，或者视觉效果更好。不过如果用户没有问到具体效果，可能不需要深入，但可以简要提及应用实例。 最后，检查一下有没有理解错误的地方。比如亚像素卷积和子像素卷积是不是同一个概念？应该没错，可能不同翻译。确保提到的步骤正确，尤其是通道扩展和重排的过程。比如输入通道数为r²×C，输出是H×r×W×r×C，然后调整维度得到rH×rW×C，对吗？ 总的来说，应该分步骤解释亚像素卷积的原理、数学表示、优点、应用场景，以及与相关技术的对比。这样用户就能有一个全面的理解。</think>亚像素卷积（Sub-pixel Convolution）是一种用于**图像超分辨率**或**上采样**的深度学习技术，其核心思想是通过**特征通道重组**而非传统插值来放大图像。以下是逐步解析： --- ### **1. 核心原理** - **目标**：将低分辨率（LR）图像转换为高分辨率（HR）图像。 - **传统方法问题**：双线性插值或转置卷积（Transposed Convolution）可能导致模糊或计算开销大。 - **亚像素卷积的解决思路**： 1. **特征图通道扩展**：对LR图像进行卷积操作，生成通道数为$r^2 \times C$的特征图（$r$为放大倍数，$C$为原通道数）。 2. **像素重排列**：将通道维度上的数据重新排列为空间维度，直接组合成HR图像。 --- ### **2. 数学表示** 假设输入特征图尺寸为$H \times W \times C$，放大倍数为$r$： 1. **卷积操作**： $$ \text{输出特征图} = \text{Conv}(H \times W \times C) \rightarrow H \times W \times (r^2 \cdot C) $$ 2. **重排列（Periodic Shuffling）**： $$ \text{重排后} = \text{Reshape}(H \times W \times r^2 \cdot C) \rightarrow (H \cdot r) \times (W \cdot r) \times C $$ --- ### **3. 具体步骤（以2倍放大为例）** 1. **输入**：低分辨率图像（$H \times W \times C$）。 2. **卷积**：生成通道数为$4C$的特征图（$r=2$时，$r^2=4$）。 3. **重组**： - 将每个位置的$4C$通道数据拆分为4个$C$通道的子块。 - 将这4个子块按2×2网格排列，形成高分辨率像素块。 - 最终输出尺寸为$(2H) \times (2W) \times C$。 --- ### **4. 优点** - **高效性**：相比转置卷积，计算量更小。 - **避免伪影**：直接学习特征重组，减少插值导致的模糊或棋盘效应。 - **端到端训练**：可与神经网络联合优化。 --- ### **5. 应用场景** - **图像超分辨率**（如ESPCN、SRResNet）。 - **图像生成任务**（如GAN中的上采样层）。 - **视频增强**：实时提升视频分辨率。 --- ### **6. 对比其他方法** | 方法 | 原理 | 优点 | 缺点 | |--------------------|--------------------------|-----------------------|-----------------------| | **双线性插值** | 邻近像素加权平均 | 简单快速 | 模糊，丢失高频细节 | | **转置卷积** | 反向卷积填充空位 | 可学习上采样核 | 易产生棋盘伪影 | | **亚像素卷积** | 通道重组 | 高效、减少伪影 | 依赖前期特征提取能力 | --- ### **7. 代码示例（PyTorch风格）** ```python import torch import torch.nn as nn class SubPixelConv(nn.Module): def __init__(self, in_channels, upscale_factor): super().__init__() self.conv = nn.Conv2d(in_channels, in_channels * (upscale_factor**2), kernel_size=3, padding=1) self.upscale = upscale_factor def forward(self, x): x = self.conv(x) x = torch.pixel_shuffle(x, self.upscale) # 关键重组操作 return x ``` --- ### **总结** 亚像素卷积通过**特征通道重组**实现高效上采样，是超分辨率任务中的核心组件。其核心优势在于避免了传统方法的模糊问题，同时保持较低计算复杂度。实际应用中需注意与前期特征提取层的配合，以达到最佳效果。
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