卷积核与特征提取

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计算机视觉：通过边缘检测探究卷积的特征提取功能

huanfeng_AI的博客

07-09

1142

首先我们先来定义一下，什么是边缘。我们定义一个图片中像素发生明显变化的位置就是图片的边缘。下面来看一个图片：如上所示，是一张6*8的图片，也就是高和宽分别为6像素和8像素的图片，它中间的4列为黑（0），其余为白(1)。那么我们认为1和0就是像素变化的地方，就是这张图片的边缘：如何才能对这张图片的边缘进行特征提取呢？

卷积核是不是越大越好

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08-08

2983

例如，在图像分类任务中，底层的卷积核可能更小，用于检测边缘和纹理，而高层的卷积核可能更大，用于捕捉更高级别的语义信息。总的来说，选择卷积核的大小需要考虑任务的需求、数据的特点以及网络架构的设计。在设计网络时，往往需要通过实验和验证来确定最适合的卷积核大小，以达到更好的性能和特征提取能力。卷积核的大小影响了卷积层的感受野和特征提取能力，不同大小的卷积核适用于不同类型的任务和特征。较大的卷积核可以捕捉更大范围内的特征，而较小的卷积核更适合捕捉局部特征。在需要保留细节信息的任务中，需要谨慎选择卷积核的大小。

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ResNet网络卷积视觉网络和 Vit （Vision Transformer）两种网络对比，在特征提取上的不同

a14285700的博客

03-13

3087

特征提取：卷积核通过在输入图像（或特征图）上滑动来提取特征。每个卷积核负责从输入数据中提取一种特定类型的特征，例如边缘、颜色变化、纹理等。，这些参数在训练过程中通过反向传播算法进行学习和更新。卷积操作本质上是对卷积核权重和输入图像片段（卷积核覆盖的区域）的元素进行，然后激活函数：卷积操作的输出通常会通过一个非线性激活函数（如ReLU）进行处理，以引入非线性特性，这对于学习复杂的特征和模式是必要的。多个卷积核：CNN层通常包含多个不同的卷积核，每个卷积核都可以捕捉输入数据的不同特征。

图像处理算法其实都很简单

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小狼的博客

05-03

12万+

要学习高斯模糊我们首先要知道一些基本概念：线性滤波与卷积的基本概念线性滤波可以说是图像处理最基本的方法，它可以允许我们对图像进行处理，产生很多不同的效果。做法很简单。首先，我们有一个二维的滤波器矩阵（有个高大上的名字叫卷积核）和一个要处理的二维图像。然后，对于图像的每一个像素点，计算它的邻域像素和滤波器矩阵的对应元素的乘积，然后加起来，作为该像素位置的值。这样就完成了滤波过程。

卷积核与图像特征提取

viafcccy的博客

03-25

5399

关于卷积卷积是分析数学中一种重要的运算。卷积是一种线性运算,图像处理中常见的mask运算都是卷积，广泛应用于图像滤波。高斯变换就是用高斯函数对图像进行卷积，卷积操作是图像变换的基础。如果我们称 (f*g) (n)是f、g的卷积：连续型卷积的公式离散型卷积的公式从中我们可以得出假设现有两个骰子，随机掷骰子点数和为4 那么这样的概率就是f(1)*g(3)+f(2)*...

精选资源

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

11-21

本资源提供了一系列使用卷积核提取图像特征的实例，包括边缘检测和浮雕效果的实现，旨在帮助理解和掌握这一关键概念。首先，卷积核（也称为滤波器或特征检测器）是一种小的矩阵，它在图像上滑动并应用数学运算，以...

卷积核提取图像特征

qq_40107571的博客

12-10

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卷积核提取图像特征

【深度学习基础之多尺度特征提取】不同尺寸卷积核、不同步长卷积是如何在深度学习网络中提取多尺度特征的？附代码

985小水博的摸鱼日常

12-25

1218

【深度学习基础之多尺度特征提取】不同尺寸卷积核、不同步长卷积是如何在深度学习网络中提取多尺度特征的？附代码

【测试】使用卷积神经网络（CNN）中的 卷积核 对图像进行特征提取

追光者♂：记录、分享、总结、提升，现象级专栏《Python从入门到人工智能》作者，无惧黑暗，坚信曙光

11-17

1397

【测试】使用卷积神经网络（CNN）中的 卷积核 对图像进行特征提取

卷积运算与特征提取机制

轻口味的专栏

05-09

1132

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

卷积的特征提取与参数计算

piglite的专栏

12-05

5889

Dense和Conv2D根本区别在于，Dense层从输入空间中学到的是全局模式，比如对于MNIST数字来说，全局模式就是涉及所有像素的模式。而Conv2D学到的是局部模式（local pattern），同样以MNIST为例，Conv2D学到的是在输入图像的小窗口中发现的模式（pattern）。这个重要特性使卷积神经网络具有两个有趣的性质： 1. 卷积神经网络学到的模式具有平移不变性。卷积神经网络在图像右下角学到某个模式后，它可以在任何地方识别这个模式，比如左上角。但是对于Dense网络来说，如果模

CNN卷积神经网络学习笔记（特征提取）

sinounuo的博客

04-26

1万+

vgg16总共有16层，13个卷积层和3个全连接层，第一次经过64个卷积核的两次卷积后，采用一次pooling，第二次经过两次128个卷积核卷积后，再采用pooling，再重复两次三个512个卷积核卷积后，再pooling，最后经过三次全连接。1）输入图像尺寸为224x224x3，经64个通道为3的3x3的卷积核，步长为1，padding=same填充，卷积两次，再经ReLU激活，输出的尺寸大小为224x224x64。3）经128个3x3的卷积核，两次卷积，ReLU激活，尺寸变为112x112x128。

由“特征提取”引入“卷积神经网络”

m0_62311817的博客

07-29

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特征提取；卷积神经网络

为什么卷积可以提取特征？

AI与算法都要通俗易懂

05-19

2006

巧的是，下班路上刚手敲完大纲，晚上一个小伙伴来咨询学习LLM的事情，问我之前写的《五一节前吹的牛，五一期间没完成，今天忙里偷闲，给完成了。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。可以回想一下在介绍卷积的时候，描述的卷积运算的场景是：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。和矩阵乘法一样，卷积在每一次扫描的过程中，完成的是权值数据和输入图像的乘累加运算。

学习笔记1-卷积核及特征图的尺寸计算

崔克的博客

08-08

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卷积核及特征图的尺寸计算

NNDL 作业6 卷积

m0_62581697的博客

11-05

480

1、这次实验，也是处理图像，在数字图像处理实验中，用的matlab,需要将图片先转换成灰色来提高计算准确率和速度，这次是python,我尝试不转，然后我就得到了彩色图像经过卷积操作后，并不会直接变成绿色。卷积是一种在图像处理中常用的操作，它通过使用一个滤波器（也称为卷积核）来改变图像的特定特征。滤波器可以进行边缘检测、模糊等处理。卷积操作通常在每个像素上进行，并将其与周围像素进行计算。对于彩色图像，这个操作会分别应用到每个颜色通道上（如红色、绿色和蓝色）。

【22-23 春学期】AI作业7-卷积

qq_53725987的博客

05-06

156

特征图中的每个值表示了输入图像中对应位置的像素和卷积核中对应位置权重值的加权和，也就是局部特征。通常使用一些技术，如卷积核的设计、卷积核的数量和大小、池化层、批量归一化等技术来选择和提取有用的特征。在卷积操作中，如果输入数据有多个通道，那么卷积核也需要进行相应的调整，以便能够对每个通道的数据进行卷积操作。这些卷积核计算像素周围的值的平均值与像素本身的值之间的差异，并将其添加回像素本身的值中。总之，卷积神经网络中的不同卷积核可以实现不同的特征提取，以帮助网络识别和分类不同类型的图像。

卷积神经网络中十大拍案叫绝的操作

weixin_44485812的博客

05-14

1789

1、卷积只能在同一组进行吗？分组卷积，最早在AlexNet中出现，由于当时硬件资源有限，训练AlexNet时卷积操作不能全部放在同一个GPU处理，因此作者把feature maps分给多个GPU分别进行处理，最后把多个GPU的结果进行融合。分组卷积的思想影响比较深远，当前一些轻量级的SOTA（State Of The Art）网络，都用到了分组卷积的操作，以节省计算量。 2、卷积核一定越大越好？ AlexNet中用到了一些非常大的卷积核，比如11×11、5×5卷积核，之前人们的观念是，卷积核越大，re

卷积核提取特征的计算过程

最新发布

10-16

卷积核提取特征的计算过程主要涉及卷积操作，以下是详细解释： ### 卷积操作基础 卷积核是一个小矩阵，在卷积神经网络（CNN）中用于提取输入数据（如图像或信号）的特征，其值通过训练过程学习得到 [^1]。卷积核的设计关键，不同卷积核可检测不同特征，在CNN中其参数通过学习而非手动设计，能让CNN自动从数据中学习复杂特征 [^2]。 ### 卷积计算过程 1. **卷积核初始化**：在开始时，卷积核的值是初始化好的，后续在训练过程中进行更新。卷积核的大小常见的有1×1、3×3、5×5等，一般为奇数×奇数；卷积核（过滤器）的个数决定了其输出特征矩阵的通道数 [^4]。 2. **卷积操作进行特征提取**：以图像为例，假设输入是一个二维图像矩阵，卷积核在输入图像上进行滑动。在滑动过程中，卷积核与它覆盖的输入图像区域对应元素相乘，然后将所有乘积相加，得到一个输出值。这个输出值就是该位置提取到的特征。例如，对于一个3×3的卷积核在一个5×5的输入图像上进行卷积操作： ```python import numpy as np # 定义输入图像 input_image = np.array([[1, 2, 3, 4, 5], [6, 7, 8, 9, 10], [11, 12, 13, 14, 15], [16, 17, 18, 19, 20], [21, 22, 23, 24, 25]]) # 定义3x3的卷积核 kernel = np.array([[1, 0, -1], [1, 0, -1], [1, 0, -1]]) # 定义输出特征图的尺寸 output_height = input_image.shape[0] - kernel.shape[0] + 1 output_width = input_image.shape[1] - kernel.shape[1] + 1 output = np.zeros((output_height, output_width)) # 进行卷积操作 for i in range(output_height): for j in range(output_width): # 提取当前卷积核覆盖的图像区域 image_region = input_image[i:i+kernel.shape[0], j:j+kernel.shape[1]] # 对应元素相乘并求和 output[i, j] = np.sum(image_region * kernel) print(output) ``` 3. **卷积核滑动与特征图生成**：卷积核在输入图像上按照一定的步长进行滑动，每滑动到一个新的位置就进行一次卷积计算，最终得到一个特征图。特征图中的每个元素都是卷积核在对应位置提取到的特征。 4. **多通道与多个卷积核情况**：如果输入数据是多通道的（如彩色图像有RGB三个通道），卷积核也会是多通道的，每个通道的卷积核分别与对应通道的输入数据进行卷积操作，然后将所有通道的结果相加。此外，通常会使用多个卷积核，每个卷积核会生成一个特征图，多个特征图组合起来就形成了最终的输出特征矩阵，其通道数等于卷积核的个数 [^4]。例如，用大小为1*1*3的卷积核做1x1卷积，每个卷积核对5*5*3输入图像做卷积后都得到一个大小为5*5*1的特征图，重复做128次1*1卷积，就得到了最终的结果 [^3]。 ### 卷积核参数学习 卷积核的值在初始化后，会在训练过程中通过反向传播算法不断更新，以使得卷积神经网络能够更好地从数据中学习到有用的特征。