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卷积神经网络4.11一维和三维卷积

4.4 特殊应用:人脸识别和神经网络风格转换 “吴恩达老师课程原地址[1] 4.11 一维和三维卷积 二维和一维卷积 ?...对于 2D 卷积来说，假设原始图像为 的三通道图像，使用 32 个 的卷积核(其中 3 表示通道数，一般只关注感受野的大小，而卷积核的深度大小与输入的通道数相同)进行卷积，则得到大小为...对于 1D 卷积而言，假设原始图像为 的单通道灰度图像，使用 16 个 的卷积核(因为处理的是单通道图像，所以第一层卷积核的最后一维度为 1)进行卷积，则得到大小为 的特征图，其中 10...3D 卷积 以 CT 图片为例，以 X 光照射人体，可以获得贯穿你身体的不同片段图片。本质上这个数据是三维的，其具有高度，宽度和深度，其中的每一张图片都与人体不同深度的切片相对应。 ?...注意 3D 卷积和 2D 卷积一样长宽和高并不一定要相等，其在长宽和高上都有维度，卷积核的长宽和高在维度上也不一定要一致 ?

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基于三维点云的卷积运算综述

卷积实际上是一种积分运算，相应的离散卷积和连续卷积的一般定义分别为：1）离散卷积（卷积算子定义在离散空间）。...w其次，针对关键要求2），点云卷积性能取决于卷积算子中权重函数 的学习和更新。因此，可以根据权重函数的类型，将现有的基于点云的卷积方法分为离散卷积和连续卷积，如图5所示。...通过级联多个该卷积算子的卷积层构建深度参数化连续卷积网络（PCCN）。然而该方法只能近似深度方向的卷积，而不能近似实际卷积。...卷积网络应用在点云处理任务上的性能会在第3节中重点进行分析对比。本文根据卷积运算的类型（即离散卷积和连续卷积）对各个点卷积算子及其对应的网络结构进行了分类与整理。...关于离散卷积，细分为针对点的排列不变性进行的卷积运算和针对点的几何特性进行的卷积运算；关于连续卷积，细分为添加虚拟化辅助信息后进行卷积运算和参数化核函数后进行卷积运算。

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基于三维卷积神经网络的点云标记

我们的贡献主要包括：（1）提出了一个三维卷积神经网络（3D-CNN）的框架，并设计了一种有效的算法来标记复杂的三维点云数据。...然后将体素作为训练后的三维卷积网络的输入，每个体素网格将产生一个准确的标签。...五 3D卷积神经网络 在生成体素之后，我们将它们输入到三维卷积神经网络。以下是一些制作3D-CNN的基本模块。 A.3D卷积层 三维卷积层可以表示为c（n，d，f）。...表示具有输入尺寸n×n×n的卷积层和具有尺寸f×f×f的d个特征映射。通常，在三维卷积层l的第m个特征图的位置（x，y，z）处的输出是 ?...我们将二维卷积层和二维池化层分别替换为三维卷积层和三维池化层，并获得我们的体系结构（图4）。 ? 图4 三维卷积神经网络。顶部的数字表示每个层中的节点数。

2.2K30

用于视频超分辨率的可变形三维卷积

作者单位：电子科技大学、国防科技大学 译者：Wangsy 论文、代码地址：在公众号「3D视觉工坊」，后台回复「三维卷积」，即可直接下载。...看点 问题：之前的方法的空间特征提取和时间运动补偿往往是顺序的，无法充分利用时空信息 方法：提出了一个利用可变形3D卷积（D3D）的可变形三维卷积网络（D3Dnet）来整合视频的时空信息 优点：D3D作为一个可以同时整合时间和空间的组件...，具有优越的时空建模能力和灵活的运动感知建模能力，同时，D3Dnet还实现了当时的SOTA 方法 可变形3D卷积 可变形3D卷积把3D卷积和在二维空间的可变性卷积结合在了一起，普通的C3D通过以下两个步骤实现...： 1）对输入特征x使用三维卷积核进行采样 2）用函数w对采样值进行加权求和 具体地说，通过一个膨胀率为1的3×3×3卷积核的特征可以表示为： D3D是在C3D的基础上改进而来的，它可学习偏移量从而扩大空间感受野...最后，利用D3D采样网格生成输出特征，公式如下： 可变形三维卷积网络 首先将具有7帧的视频序列馈入到C3D层以生成特征，然后将这些特征馈入到5个残差D3D（resD3D）块以实现运动感知的深层时空特征提取

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基于三维卷积神经网络的全参考视频质量评估算法

我们先给出基本的二维和三维卷积模块，再进一步介绍所提出的网络结构。 图三a给出了二维卷积核在二维输入上的卷积操作。为了避免歧义，我们假设是对二维图像进行卷积操作。...其中输入图像大小为HxW，卷积核大小为kxk，图像时域深度和卷积核时域深度均为1。经过卷积运算输出仍为二维。输入输出均不包含任何运动信息。 图三b给出了二维卷积核在三维输入上的卷积操作。...图三c给出了三维卷积核在三维输入上的卷积操作。与图三b相比，这里卷积核的深度为d，且d小于L。经过三维卷积操作，输出仍为三维。...网络接着使用四层三维卷积层来学习时空联合特征。...包含两层二维卷积，四层三维卷积，池化和全连接层。

2.1K103

对深度可分离卷积、分组卷积、扩张卷积、转置卷积（反卷积）的理解

1.2 深度可分离卷积的过程 而应用深度可分离卷积的过程是①用16个3×3大小的卷积核（1通道）分别与输入的16通道的数据做卷积（这里使用了16个1通道的卷积核，输入数据的每个通道用1个3×3的卷积核卷积...1.3 深度可分离卷积的优点 可以看出运用深度可分离卷积比普通卷积减少了所需要的参数。重要的是深度可分离卷积将以往普通卷积操作同时考虑通道和区域改变成，卷积先只考虑区域，然后再考虑通道。...2.1 什么是分组卷积 在说明分组卷积之前我们用一张图来体会一下一般的卷积操作。 ?...转置卷积和反卷积的区别 那什么是反卷积？从字面上理解就是卷积的逆过程。值得注意的反卷积虽然存在，但是在深度学习中并不常用。而转置卷积虽然又名反卷积，却不是真正意义上的反卷积。...你可以理解成，至少在数值方面上，转置卷积不能实现卷积操作的逆过程。所以说转置卷积与真正的反卷积有点相似，因为两者产生了相同的空间分辨率。

1.9K20

卷积神经网络CNN（1）——图像卷积与反卷积（后卷积，转置卷积）

，所以这里就详细解释卷积与反卷积。...对于1维的卷积，公式（离散）与计算过程（连续）如下，要记住的是其中一个函数（原函数或者卷积函数）在卷积前要翻转180度 图1 对于离散卷积，f的大小是n1，g的大小是n2，卷积后的大小是n1...图6的卷积的滑动是从卷积核右下角与图片左上角重叠开始进行卷积，滑动步长为1，卷积核的中心元素对应卷积后图像的像素点。...其实这才是完整的卷积计算，其他比它小的卷积结果都是省去了部分像素的卷积。...1，图片大小为5×5，卷积核大小为3×3，卷积后图像大小：3×3 3.反卷积（后卷积，转置卷积） 这里提到的反卷积跟1维信号处理的反卷积计算是很不一样的，FCN作者称为backwards convolution

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对深度可分离卷积、分组卷积、扩张卷积、转置卷积（反卷积）的理解

而以往标准的卷积过程可以用下面的图来表示： 1.2 深度可分离卷积的过程 而应用深度可分离卷积的过程是①用16个3×3大小的卷积核（1通道）分别与输入的16通道的数据做卷积（这里使用了16个1通道的卷积核...1.3 深度可分离卷积的优点 可以看出运用深度可分离卷积比普通卷积减少了所需要的参数。重要的是深度可分离卷积将以往普通卷积操作同时考虑通道和区域改变成，卷积先只考虑区域，然后再考虑通道。...2.1 什么是分组卷积 在说明分组卷积之前我们用一张图来体会一下一般的卷积操作。...转置卷积和反卷积的区别 那什么是反卷积？从字面上理解就是卷积的逆过程。值得注意的反卷积虽然存在，但是在深度学习中并不常用。而转置卷积虽然又名反卷积，却不是真正意义上的反卷积。...你可以理解成，至少在数值方面上，转置卷积不能实现卷积操作的逆过程。所以说转置卷积与真正的反卷积有点相似，因为两者产生了相同的空间分辨率。

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卷积与反卷积关系超详细说明及推导（反卷积又称转置卷积、分数步长卷积）

虽然在一些文章中将反卷积与转置卷积认为是等价的，但是 [1] 中的作者表示他们反对使用反卷积来表示转置卷积，他们的依据是在数学中反卷积被定义为卷积的逆，这实际上与转置卷积是不相同的。...1.CNN中的卷积   因为本文主要介绍卷积与转置卷积之间的关系，所以对于卷积相关的知识并没有过多的介绍，如果想详细了解卷积的相关基础知识课参考我的博文《卷积神经网络入门详解》。...2.3 转置卷积 转置卷积是通过交换前向传播与反向传播得到的。还有一种说法是核定义了卷积，但是它定的是直接卷积还是转置卷积是由前向和反向的计算方式得到的。...卷积和转置卷积是一对相关的概念，转置卷积嘛，你总得告诉我你针对谁是转置卷积啊。...,s=1) 的过程，如下图所示 2.5 步长小于 1 的转置卷积   由于转置卷积的步长是直接卷积的倒数，因此当直接卷积的步长 s>1 的时候，那么转置卷积的步长就会是分数，这也是转置卷积又称为分数步长卷积的原因

1.5K30

【MATLAB】三维绘图 ( 三维绘图步骤 )

文章目录 一、绘制三维图像 1、三维绘图步骤 2、代码示例 二、双峰函数 一、绘制三维图像 ---- 1、三维绘图步骤 定义 x,y,z 轴变量 , % z 轴元素列举 % 从 0 开始 , 每次递增...pi; % 定义 x 变量 % 使用 sin 函数 , 传入 z 作为参数 x = sin(z); % 定义 y 变量 % 使用 cos 函数 , 传入 z 作为参数 y = cos(z); 绘制三维图像...: 调用 plot3 函数 , 绘制三维图像 , 传入的三个参数是 x,y,z 轴变量 ; % 绘制三维图像 plot3(x, y, z); 设置网格 : % 在图片中加入网格线 grid on %...将 x,y,z 轴方向的网格设置成正方形 axis square 2、代码示例 三维绘图代码示例 : %% 三维绘图 % z 轴元素列举 % 从 0 开始 , 每次递增 pi / 100 , 到...plot3(x, y, z); % 设置标题 title('三维图像') % x 轴标签 xlabel('x'); % y 轴标签 ylabel('y') % z 轴标签 zlabel('z'

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卷积神经网络的卷积层_卷积神经网络详解

+batch normalization+relu，最常提到的BN融合指的是conv+bn通过计算公式将bn的参数融入到weight中，并生成一个bias； 上图详细描述了BN层计算原理以及如何融合卷积层和...Bn层，那么一般设置bias为0，因为bias会在下一层BN归一化时减去均值消掉，徒增计算，这也是为什么我们看到很多时候卷积层设置bias，有时候又不设置。...这里手动计算模型2的卷积过程，然后和模型2输出进行对比。...卷积原理如图 模型2有8个卷积核，每个kernel尺度为（3,3,3）对应待卷积特征图（C,H,W）,因为pad=1，stride=1，卷积之后输出特征图尺度为（1,8,64,64），首先对输出进行填充...合并Conv和BN层 在开头图中详细说明了如何合并卷积和BN层，这里把模型1的两层合并为一层，也就是模型3.

1.5K21

深度理解卷积--使用numpy实现卷积

卷积 在深度学习里CNN卷积神经网络是最常见的概念，可以算AI届的hello world了。...本文就不从理论上详细介绍卷积了，程序员就要有程序员的亚子，所以我直接上代码介绍怎么用numpy实现卷积。...numpy实现卷积 基础定义 以CV中对图像卷积为例，图像卷积一般都是 输入：四维数组[B,H,W,C_in] 卷积核：四维数组[C_in,K,K,C_out] 输出：四维数组[B,H2,W2,C_out...单个核卷积单通道 首先我们从低维入手，图片张数为1，单个卷积核，单个通道输入: 输入—[H,W] 卷积核—[K,K] 输出—[H2,W2] 也就是下图过程： ?...多卷积核多通道 和以上逻辑一致，只是多了一个维度而已， 输入—[C_in,H,W] 卷积核—[C_out,K,K] 输出—[C_out,C_in,H2,W2] 下图过程是单个核卷积多通道的过程：

1.1K20

【数字信号处理】卷积编程实现 ( 卷积计算原理 | 卷积公式计算 | 使用 matlab 计算卷积 | 使用 C 语言实现卷积计算 )

文章目录 一、卷积计算原理 二、卷积计算 1、计算 y(0) 2、计算 y(1) 3、计算 y(2) 三、使用 matlab 计算卷积 四、使用 C 语言实现卷积计算 一、卷积计算原理 ---- 对于...n-m) = x(n) * h(n) 线性时不变系统 ( LTI - Linear time-invariant ) 的 " 输出序列 " 等于 " 输入序列 " 与 " 系统单位脉冲响应 " 的 线性卷积...; 输出序列 的元素个数 : 输出序列元素个数 = 输入序列元素个数 + 单位脉冲响应序列元素个数 - 1 二、卷积计算 ---- 给定 输入序列 : x(n) = \{1,2\}_{[0, 1]}...单位脉冲响应 : h(n) = \{1,2\}_{[0, 1]} 计算卷积 : x(n) * h(n) ; 卷积结果序列对应的元素个数是 2 + 2 - 1 = 3 根据如下 卷积 公式 : y...< mm + nn - 1; i++) output[i] = xx[i]; delete[] xx; } 源码参考 https://baike.baidu.com/item/卷积

1.2K20

理解卷积

不过更进一步的，我们需要去理解卷积。 如果我们只是想了解卷积神经网络，那么大致理解卷积便已足矣。但这个系列的目的是要引领我们走到卷积神经网络的前沿，并进一步探索新的选择。...高维卷积 卷积是一个极其常见的想法，当然我们也能在更高的维度上使用卷积。 让我们再来看看小球掉落的例子。现在，当小球掉落时，其在地面上可以有两个维度的位置变化。...卷积神经网络 所以卷积到底是怎么和卷积神经网络扯上关系的呢？...那么二维卷积层又是如何呢？ [Conv2-5x5-Conv2-XY.png] 一个二维卷积层上的连线对应着一个二维卷积。...卷积显然是概率论和计算机图形学中的一个有用工具，但我们用卷积能从卷积神经网络中获得些什么呢？ 第一个好处在于我们能有一些很强大的语言来描述网络的连线。

2.1K140

卷积，特征图，转置卷积和空洞卷积的计算细节

最近在做姿态估计的项目，在定制和实现卷积网络的时候发现自己对里面的一些计算细节还不够了解，所以整理了该文章，内容如下： 卷积计算过程（单 / RGB 多通道） 特征图大小计算公式 转置卷积（反卷积）的计算过程...卷积计算过程（单/RGB多通道） 假设输入层的大小为 5 x 5，局部感受野（或称卷积核）的大小为 3 x 3，那么输出层一个神经元所对应的计算过程（下文简称「卷积计算过程」）如下： ?...卷积计算过程 上述计算对应的公式如下： ? 其中 I 表示输入，W 表示卷积对应的权重。 每个卷积核对应的权重 W 在计算卷积过程中，值是固定的，我们称为权重共享。...当填充方式为 SAME 时，步长 s 为 1 时，输出的 o == i，我们则可以计算出相应的 P 值为 p = (f-1) / 2 转置卷积（反卷积，逆卷积）的计算过程 在理解转置卷积（Transposed...空洞卷积的计算过程 空洞卷积（Dilated convolutions）在卷积的时候，会在卷积核元素之间塞入空格，如下图所示： 空洞卷积过程，蓝色表示输入，绿色表示输出 这里引入了一个新的超参数 d，(

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卷积层

01 什么是卷积层 卷积运算实际是分析数学中的一种运算方式，在卷积神经网络中通常是仅涉及离散卷积的情形。下面以dl = 1 的情形为例介绍二维场景的卷积操作。...假设输入图像（输入数据）为下图中右侧的5×5 矩阵，其对应的卷积核（亦称卷积参数）为一个3 × 3 的矩阵。同时，假定卷积操作时每做一次卷积，卷积核移动一个像素位置，即卷积步长（stride）为1。...与之类似，若三维情形下的卷积层l 的输入张量为xl ∈ RHl×Wl×Dl，该层卷积核为fl ∈ RH×W×Dl。...三维输入时卷积操作实际只是将二维卷积扩展到了对应位置的所有通道上（即Dl），最终将一次卷积处理的所有HWDl 个元素求和作为该位置卷积结果。 ?...02 卷积操作的作用 可以看出卷积是一种局部操作，通过一定大小的卷积核作用于局部图像区域获得图像的局部信息。以三种边缘卷积核（亦可称为滤波器）来说明卷积神经网络中卷积操作的作用。如下图： ?

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