空間卷積是一種只處理小範圍的圖像信息的方法,即圖像空間頻率的增強(或減弱)是通過對每個像元周圍的鄰近像元的處理來實現的。對一幅圖像進行空間卷積有兩步。首先是建立一個包含一系列相關係數或權重因子的移動視窗。然後,將這個視窗在整幅圖像上移動,用視窗所覆蓋的每個像元的亮度值乘上其對應的相關係數或權重所得到的總和(或像元平均值),代替其視窗中心像元的亮度值,從而得到一幅新的圖像。
空間卷積是一種只處理小範圍的圖像信息的方法,即圖像空間頻率的增強(或減弱)是通過對每個像元周圍的鄰近像元的處理來實現的。對一幅圖像進行空間卷積有兩步。首先是建立一個包含一系列相關係數或權重因子的移動視窗。然後,將這個視窗在整幅圖像上移動,用視窗所覆蓋的每個像元的亮度值乘上其對應的相關係數或權重所得到的總和(或像元平均值),代替其視窗中心像元的亮度值,從而得到一幅新的圖像。
空間卷積是一種只處理小範圍的圖像信息的方法,即圖像空間頻率的增強(或減弱)是通過對每個像元周圍的鄰近像元的處理來實現的。對一幅圖像進行空間卷積有兩步。首先...
在泛函分析中,卷積、旋積或摺積(英語:Convolution)是通過兩個函式f和g 生成第三個函式的一種數學運算元,表征函式f與g經過翻轉和平移的重疊部分的面積。如果將參加...
深度可分卷積(deepthwise separable convolution)是卷積神經網路中對標準的卷積計算進行改進所得到的算法,其通過拆分空間維度和通道(深度)維度的相關性,減少了卷積計算...
卷積是分析數學中一種重要的運算。設f(x), g(x)是R1上的兩個可積函式,作積分:可以證明,關於幾乎所有的x∈(-∞,∞) ,上述積分是存在的。這樣,隨著x的不...
施瓦茲空間(Schwarz space)又稱急降函式空間,是一類光滑函式空間。施瓦茲創建的分布理論是泛函分析的又一重要進展,而施瓦茲空間是分布理論中的一類重要基本函式空間。...
卷積神經網路(Convolutional Neural Networks, CNN)是一類包含卷積計算且具有深度結構的前饋神經網路(Feedforward Neural Networks),是深度學習(deep learning)的代表算法...
卷積運算是指從圖像的左上角開始,開一個與模板同樣大小的活動視窗,視窗圖像與模板像元對應起來相乘再相加,並用計算結果代替視窗中心的像元亮度值。然後,活動視窗...
卷積參數指的是在深度學習中傳遞層裡面的卷積層函式所擁有的參數,包括激活,傳遞等作用。...
空間變換網路(Spatial Transformer Networks,STNs)是由Jaderberg 等人提出的一種卷積神經網路架構模型,通過變換輸入的圖片,降低受到數據在空間上多樣性的影響,來提高...
卷積神經網路中每層卷積層(Convolutional layer)由若干卷積單元組成,每個卷積單元的參數都是通過反向傳播算法最佳化得到的。卷積運算的目的是提取輸入的不同特徵,第一...
而頻率域濾波可以用空間域的卷積來實現,為此只要恰當地設計空間域系統衝激回響矩陣就可以達到濾波的效果。式中,g為N×N濾波結果圖像陣列,f為N×N圖像陣列,h為L...
卷積碼將k個信息比特編成n個比特,但k和n通常很小,特別適合以串列形式進行傳輸,時延小。...
卷積神經網路所取得的各種優異表現直接推動了卷積自編碼器的產生。嚴格上來說,卷積自編碼器屬於傳統自編碼器的一個特例,它使用卷積層和池化層替代了原來的全連線層...
卷積同態系統(homomorphic system for convolution) 輸入信號組合和輸出信號組合均為卷積運算,並且服從廣義疊加定理的同態系統。...
卷積模型可以用來模擬某些圖像變換,但由於其僅僅是對圖像落入卷積核支撐域的各個局部進行的凸線性變換,限制了它的適用範圍。基於此,我們提出了非線性卷積過程。...