卷积神经网络

卷及神经网络的卷积操作对输入图像的边缘位置有两种处理方式： 有效填充 边缘填充 有效填充：滤波器的采样范围不超过图片的边界，strides=1时，输出特征图的大小计算方法为input_height – filter_height +1 相同填充，滤波器采样范围超过边界，且超过边界部分使用0填充,strides = 1 时，输出特征图的大小和输入图一样，即ou…

有这么一副图像，可以看到，图像上有很多噪点： 高频信号，就好像平地耸立的山峰： 看起来很显眼。 平滑这座山峰的办法之一就是，把山峰刨掉一些土，填到山峰周围去。用数学的话来说，就是把山峰周围的高度平均一下。 平滑后得到：       4.2 计算 卷积可以帮助实现这个平滑算法。 有噪点的原图，可以把它转为一个矩阵： 然后用下面这个平均矩阵（说明下，原图的处理实…

卷积操作对于高维（多个平面）的输入，单个卷积核的深度应和输入的深度（depth）保持一致： 维卷积运算执行完毕，得一个 2 维的平面。如果我们想要对三通道的 RGB 图片进行卷积运算，那么其对应的滤波器组也同样是三通道的。过程是将每个单通道（R，G，B）与对应的滤波器进行卷积运算求和，然后再将三个通道的和相加，将 27 个乘积的和作为输出图片的一个像素值。 …

网络结构如下：    代码如下： 1 # encoding: utf-8 2 import tensorflow as tf 3 from tensorflow import keras 4 from tensorflow.keras import layers, Sequential, losses, optimizers, datasets 5 impo…

1、问题分析   立体匹配问题，即根据双目摄像头拍摄到的参考图像和目标图像，确定参考图像上每个点在目标图像上对应位置的一个过程。一般展示效果通过输出视差灰度图或伪彩色图像表示实际物体远近程度。直观上人眼可以直接评判立体匹配效果的好坏，客观上可以根据数据库提供的真实视差图计算匹配错误率，错误率越低说明模型的准确度越高。   近年来，随着深度学习的发展，卷积神经…

卷积定义 在维基百科上，卷积定义为： 离散卷积定义为： [ 0, 1, 2, 3]和[0, 1, 2]的卷积例子如下图所示： Python实现（直接卷积） 根据离散卷积的定义，用Python实现： def conv(a, b): N = len(a) M = len(b) YN = N + M – 1 y = [0.0 for i in range(YN)]…

%对混响的理解有帮助 %无多普勒频移的海底混响单元散射模型卷积法clc;clear all;close all;%参数设置============================================================fs=200000;      %采样频率f0=30000;       %中心频率%k=1250000;      …

        本文已同步本人另外一个博客（http://blog.csdn.net/qq_37608890/article/details/79371347）        本文根据最近学习TensorFlow书籍网络文章的情况,特将一些学习心得做了总结,详情如下.如有不当之处,请各位大拿多多指点,在此谢过。 一、AlexNet模型及其基本原理阐述 1、关…

圆周运算 其实圆周运算是针对周期序列而言的，由于周期序列在每一个周期内的取值都相同，所以我们只关注它的主值区间，比如，如果一个序列的长度为(N)的话，那么它的主值区间就是(0leq nleq N-1)。 虽然圆周运算是源自于对周期信号的处理，但是经过一般化的扩展之后，对有限长序列也可以进行圆周运算。具体就是，你可以把有限长序列以它的长度为周期，进行周期延拓成…