首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

Pytorch | 《卷积神经网络》之二维卷积

引言 大家都知道卷积神经网络被称作为卷积神经神经网络主要是因为其包含卷积层,那么本文会为大家介绍什么是卷积,以及卷积层的主要工作原理。 本文概要 1 如何计算卷积?...2 卷积在图像中的简单应用 3 本文小结 4 参考文献 正文开始 1 如何计算卷积 二维卷积其实就是一个二维数组和一个二维核(kernel)数组之间的互相关运算,然后得到一个新的二维数组的过程。...如上图所示,输入是一个3x3的二维数组,卷积使用的核采用的是一个2x2的数组,该数组在卷积计算中,又被称为卷积核或者过滤器,它的大小主要取决于这个数组的行数和列数。...由此,我们可以看出,卷积层可通过重复使用卷积核有效地表征局部空间。 3 本文小结 1、 二维卷积层的核心计算是二维互相关运算。...在最简单的形式下,它对二维输入数据和卷积核做互相关运算然后加上偏差。 2、可以设计卷积核来检测图像中的边缘。

1.9K30
  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    【说站】python如何在二维图像上进行卷积

    python如何在二维图像上进行卷积 说明 1、对于二维矩阵,卷积卷积核由左向右、由上向下滑动,对应位置要求加权和。 2、一般图片为RGB三通道,需要每个通道卷积,每个通道都是二维矩阵。...hw都是奇数,这里实现方式也是基于奇数尺寸的卷积核     h, w = inputs.shape     kernel = kernel[::-1, ...][..., ::-1]  # 卷积的定义,...            outputs[i, j] = np.sum(np.multiply(inputs[i: i + h1, j: j + w1], kernel)) return outputs 以上就是python...在二维图像上进行卷积的方法,希望对大家有所帮助。...更多Python学习指路:python基础教程 本文教程操作环境:windows7系统、Python 3.9.1,DELL G3电脑。

    56520

    【深度学习实验】卷积神经网络(一):卷积运算及其Pytorch实现(一维卷积:窄卷积、宽卷积、等宽卷积二维卷积

    一、实验介绍 本文主要介绍了卷积运算及其Pytorch实现,包括一维卷积(窄卷积、宽卷积、等宽卷积)、二维卷积。...配置虚拟环境 conda create -n DL python=3.7 conda activate DL pip install torch==1.8.1+cu102 torchvision==0.9.1...库版本介绍 软件包 本实验版本 目前最新版 matplotlib 3.5.3 3.8.0 numpy 1.21.6 1.26.0 python 3.7.16 scikit-learn 0.22.1 1.3.0...二维卷积 a. 概念 二维卷积是一种常用的图像处理操作,它可以应用于二维图像或矩阵数据上。在二维卷积中,我们使用一个称为滤波器或卷积核的小矩阵对输入数据进行扫描和计算。...具体而言,对于一个二维卷积操作,我们需要指定以下参数: 输入数据:一个二维的输入矩阵或图像,通常表示为一个矩阵,其中每个元素代表一个像素值或特征值。

    37520

    【动手学深度学习笔记】之二维卷积

    二维卷积层 本节介绍卷积神经网络中最为常见的二维卷积层。二维卷积层常用来处理图像数据,它具有两个空间维度(高和宽)。...我们对大小为 的输入二维数组和大小为 的二维核数组(卷积窗口大小)进行二维互相关运算。...现在卷积窗口滑动到了右下角,核数组与 、、、 进行运算 最后将四次运算的数,与窗口滑动同顺序排列在输出二维数组中,得到输出二维数组。...二维卷积层的模型参数为卷积核(weight)和标量偏差(bias)。训练模型时,同样是先随机初始化模型参数,然后不断更新迭代参数。二维卷积层将输入和卷积核做互相关运算,并加上一个标量偏差来得到输出。...使用卷积核可以有效地表征局部空间。 1.4 二维卷积层的应用 这一部分将使用1.3中的输入数组X和输出数组Y来训练卷积神经网络,最终得到卷积核。

    84340

    使用二维数据构造简单卷积神经网络

    使用二维数据构造简单卷积神经网络 图像和一些时序数据集都可以用二维数据的形式表现,我们此次使用随机分布的二位数据构造一个简单的CNN—网络卷积-最大池化-全连接 参考代码 # Implementing...matplotlib.pyplot as plt import csv import os import random import numpy as np import random from tensorflow.python.framework...reproducibility 确保复现性 seed = 13 np.random.seed(seed) tf.set_random_seed(seed) # Generate 2D data生成随机二维数据...weight_shape, stddev=0.1) # 初始化bias bias = tf.random_normal(shape=[num_outputs]) # 将一维输入还原为二维...,P为Padding大小,其中设置卷积为Valid时,Padding为0若设置为SAME卷积,则会有Padding,S是步长大小 本例子中卷积层计算公式为[(10-2)+0]/2+1=5,池化层计算公式为

    80630

    python 卷积函数_用Python计算两个函数的卷积

    参考链接: 使用Python卷积简介 python 卷积函数      What is a convolution? OK, that’s not such a simple question....什么是卷积? 好吧,这不是一个简单的问题。 相反,我将给您一个非常基本的示例,然后向您展示如何在Python中使用实际功能执行此操作。        ...I’m going to do this by making the function a python function. 定义两个功能。 我将通过使函数成为python函数来实现此目的。...如果我想用不同的函数进行卷积怎么办? 简单-只需更改python代码中的功能即可。 繁荣,就是这样。 只是为了好玩,这是将平方函数之一更改为高斯函数时的样子。        ...翻译自: https://medium.com/swlh/calculating-the-convolution-of-two-functions-with-python-8944e56f5664  python

    1.5K30

    【深度学习实验】卷积神经网络(二):自定义简单的二维卷积神经网络

    一、实验介绍 本实验实现了一个简单的二维卷积神经网络,包括二维互相关运算函数和自定义二维卷积层类,并对一个随机生成是二维张量进行了卷积操作。...配置虚拟环境 conda create -n DL python=3.7 conda activate DL pip install torch==1.8.1+cu102 torchvision==0.9.1...通过将文本或时间序列数据转换成二维形式,可以利用卷积神经网络进行相关任务的处理。 0....二维互相关运算(corr2d) 【深度学习实验】卷积神经网络(一):卷积运算及其Pytorch实现(一维卷积:窄卷积、宽卷积、等宽卷积二维卷积)_QomolangmaH的博客-CSDN博客 https...注意:本实验仅简单的实现了一个二维卷积层,只支持单通道的卷积操作,且不包含包含训练和优化等过程,欲知后事如何,请听下回分解。

    17710

    python opencv】二维直方图

    但是在二维直方图中,您要考虑两个特征。 通常,它用于查找颜色直方图,其中两个特征是每个像素的色相和饱和度值。我们将尝试了解如何创建这种颜色直方图,这对于理解诸如直方图反向投影之类的更多主题将很有用。...OpenCV中的二维直方图 它非常简单,并且使用相同的函数cv.calcHist()进行计算。 对于颜色直方图,我们需要将图像从BGR转换为HSV。(请记住,对于一维直方图,我们从BGR转换为灰度)。...对于二维直方图,其参数将进行如下修改: channel = [0,1],因为我们需要同时处理H和S平面。 bins = [180,256] 对于H平面为180,对于S平面为256。...Numpy中的二维直方图 Numpy还为此提供了一个特定的函数:np.histogram2d()。(记住,对于一维直方图我们使用了np.histogram())。...绘制二维直方图 方法1:使用 cv.imshow() 我们得到的结果是尺寸为80x256的二维数组。因此,可以使用cv.imshow()函数像平常一样显示它们。

    1.3K20

    手写代码实现卷积操作(Python)

    卷积神经网络中,才用卷积技术实现对图片的降噪和特征提取。 一般我们构建卷积神经网络都是使用成熟的框架,今天我就来自己实现一下卷积,并使用不同的卷积核来看看效果。...卷积操作的原理可以由下图表示: 一个3*3的卷积核,以滑动窗口的形式在图片上滑动,每滑动一次,就计算窗口中的数据的加权之和,权值就是卷积核的数据。 通过这个过程将图片进行转化。...] ]) 我们使用单通道图片数据进行卷积: data = np.array(r) n,m = data.shape 可以看到,图片的大小为:720*1280 关键点来了,定义卷积函数(二维...,img_new记录每一行卷积后的数据,形成新的图片 下面来看一看卷积结果: img_new = convolution(k, data)#卷积过程 #卷积结果可视化 plt.imshow(img_new..., cmap='gray') plt.axis('off') 因为卷积结果和卷积核有密切关系,虽然上图看上去没他大的区别,那是因为卷积核的关系。

    63320

    【深度学习实验】卷积神经网络(三):自定义二维卷积层:步长、填充、输入输出通道

    一、实验介绍 本实验实现了二维卷积神经网络的卷积层设置步长、填充、输入输出通道等功能。 二、实验环境 本系列实验使用了PyTorch深度学习框架,相关操作如下: 1....配置虚拟环境 conda create -n DL python=3.7 conda activate DL pip install torch==1.8.1+cu102 torchvision==0.9.1...通过将文本或时间序列数据转换成二维形式,可以利用卷积神经网络进行相关任务的处理。 0....步长、填充 承接上文: 【深度学习实验】卷积神经网络(二):自定义简单的二维卷积神经网络_QomolangmaH的博客-CSDN博客 https://blog.csdn.net/m0_63834988/...二维卷积层类(Conv2D) 修改为: class Conv2D(nn.Module): def __init__(self, kernel_size, stride=1, padding

    17210

    扫码

    添加站长 进交流群

    领取专属 10元无门槛券

    手把手带您无忧上云

    扫码加入开发者社群

    相关资讯

    热门标签

    活动推荐

      运营活动

      活动名称
      广告关闭
      领券