23、图像卷积、池化与多分类问题详解

图像卷积、池化与多分类问题详解

1. 图像卷积与池化操作

1.1 卷积操作

在图像处理中，我们可以对图像应用滤波器，以便在后续操作中使用处理后的图像。以下是一个简单的示例代码：

import torch
import torch.nn.functional as F

# 假设 image 和 kernel_edge 已经定义
padded = F.pad(image, (1, 1, 1, 1), mode='constant', value=0)
conv_padded = F.conv2d(padded, kernel_edge, stride=1)

在上述代码中，首先使用 F.pad 函数对图像进行填充，然后使用 F.conv2d 函数进行二维卷积操作。

1.2 池化操作

池化操作的目的是缩小图像尺寸。它将图像分割成小块，对每个小块执行操作（产生一个单一值），然后将这些小块组合成结果图像。常见的池化操作有最大池化和平均池化。

1.2.1 最大池化

最大池化是在每个小块中取最大值。在 PyTorch 中，有函数式和模块式两种实现方式。

# 函数式实现
pooled = F.max_pool2d(conv_padded, kernel_size=2)
print(pooled)

# 模块式实现
maxpool4 = nn.MaxPool2d(ker