作者:szx_spark 由于计算机视觉的大红大紫,二维卷积的用处范围最广.因此本文首先介绍二维卷积,之后再介绍一维卷积与三维卷积的具体流程,并描述其各自的具体应用. 1. 二维卷积 图中的输入的数据维度为\(14\times 14\),过滤器大小为\(5\times 5\),二者做卷积,输出的数据维度为\(10\times 10\)(\(14-5+1=10\)).如果你对卷积维度的计算不清楚,可以参考我之前的博客吴恩达深度学习笔记(deeplearning.ai)之卷积神经网络(CNN)(上)

二维卷积c代码 二维信号的卷积原理请参考另外一篇文章:http://blog.csdn.net/carson2005/article/details/43702241 这里直接给出参考代码: void Conv2(int** filter, int** arr, int** res, int filterW, int filterH, int arrW, int arrH) { int temp; for (int i=0; i<filterH+arrH-1; i++) { for (int j

转自:https://blog.csdn.net/qq_26552071/article/details/81178932 二维卷积conv2d 给定4维的输入张量和滤波器张量来进行2维的卷积计算.即:图像进行2维卷积计算 一维卷积conv1d value = array_ops.expand_dims(value, spatial_start_dim) # 输入张量 filters = array_ops.expand_dims(filters, 0) # 滤波器 result = gen_n

http://wenku.baidu.com/link?url=4RzdmvP9sdaaUbnVEW4OyBD-g67wIOiJjKFF3Le_bu7hIiBS7I6hMcDmCXrQwsHvrsPvR4666J1qF1ff5JVvd2xL8rzL9N81qvL-1dwkiim 特别说明一下,根据那本书所说,这算的是线性卷积.还有种卷积叫循环卷积. (1).二维卷积运算之C语言实现 若x为N1*M1的二维信号,y为N2*M2的二维信号,则卷积为(N1+N2-1)*(M1+M2-1)的信号 z(i

在用C语言实现图像处理中,经常要用到二维卷积的运算,这个在matlab中是非常容易实现的,只需要conv2()就OK啦,而且速度非常的快.但是在C语言中就需要四层的for循环来实现了. 首先二维卷积的原理是: 1 2 3               2 2 2 A=  1 2 3         B= 1 1 1 1 2 3               3 3 3 单我们使用A和B卷积时,首先需要将B旋转180度.即 3 3 3 1 1 1    逐渐右移 2 2 2 1 2 3 1 2 3 1

目录 二维Full卷积 二维Same卷积 二维Valid卷积 三种卷积类型的关系 具备深度的二维卷积 具备深度的张量与多个卷积核的卷积 参考资料 二维卷积的原理和一维卷积类似,也有full卷积.same卷积和valid卷积. 举例:3*3的二维张量x和2*2的二维张量K进行卷积 二维Full卷积 Full卷积的计算过程是:K沿着x从左到右,从上到下移动,每移动到一个固定位置,对应位置的值相乘再求和,计算过程如下: Full卷积的过程记为Cfull=x★K: 返回目录 二维Same卷积 假设卷积核

第一次遇到二维卷积 不太清楚是怎么做的. 40分暴力比对即可. 对于行为或者列为1时 容易想到NTT做快速匹配.然后找答案即可. 考虑这是一个二维的比对过程. 设\(f_{i,j}\)表示以i,j为右下角的答案. 那么我们把询问矩阵给上下翻转 左右翻转.设初始矩阵为a 询问矩阵为b 且询问矩阵大小为x,y. 那么显然有 \(f_{i,j}=\sum_{l=1}^x\sum_{r=1}^y[b_{l,r}==a_{i-l+1,j-r+1}]\) 这是一个二维卷积的形式 还是考虑转换成一维卷积的形式

MATLAB的conv2函数实现步骤(conv2(A,B)): 其中,矩阵A和B的尺寸分别为ma*na即mb*nb ① 对矩阵A补零,第一行之前和最后一行之后都补mb-1行,第一列之前和最后一列之后都补nb-1列(注意conv2不支持其他的边界补充选项,函数内部对输入总是补零): ② 将卷积核绕其中心旋转180度: ③ 滑动旋转后的卷积核,将卷积核的中心位于图像矩阵的每一个元素,并求乘积和(即将旋转后的卷积核在A上进行滑动,然后对应位置相乘,最后相加):下面分别是shape=full, same

MATLAB的conv2函数实现步骤(conv2(A,B)): 其中,矩阵A和B的尺寸分别为ma*na即mb*nb ① 对矩阵A补零,第一行之前和最后一行之后都补mb-1行,第一列之前和最后一列之后都补nb-1列(注意conv2不支持其他的边界补充选项,函数内部对输入总是补零): ② 将卷积核绕其中心旋转180度: ③ 滑动旋转后的卷积核,将卷积核的中心位于图像矩阵的每一个元素,并求乘积和(即将旋转后的卷积核在A上进行滑动,然后对应位置相乘,最后相加):下面分别是shape=full, same

pytorch之nn.Conv1d详解 之前学习pytorch用于文本分类的时候,用到了一维卷积,花了点时间了解其中的原理,看网上也没有详细解释的博客,所以就记录一下. Conv1dclass torch.nn.Conv1d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1, bias=True) in_channels(int) – 输入信号的通道.在文本分类中,即为词向量的维度o

题目 首先明确先手的棋子是往左走的,将其称为棋子1:后手的棋子是往右走的,将其称为棋子2. 如果有一些行满足1在2右边,也就是面对面,那其实就是一个nim,每一行都是一堆石子,数量是两个棋子之间的空格数.这些行称为nim行. 如果一些行1在2左边,那么两个人能走的步数是互不影响的:在这种行里,不管是先手还是后手都只会一次走1格,而且不同的这种行都是等价的,所以我们可以把所有1在2左边的行中,每个人能走的步数都分别求和,称为这个人的"额外步数". 把所有nim行构成的nim游戏,和额外步

假设现在有2个矩阵a和b,分别是n行m列和x行y列,现在你要计算它们的二维卷积,也就是求出矩阵s满足: \(s_{i,j}=\sum_{i'\leq i,j'\leq j}a_{i',j'}b_{i-i',j-j'}\) 先把两个矩阵的行数都扩展到不小于n+x的最小2的次幂数,列数同理,这个跟普通FFT一样.接下来分5步: 1.对a和b的每一行做普通DFT 2.对a和b的每一列做普通DFT 3.新建矩阵s,\(s_{i,j}=a_{i,j}b_{i,j}\) 4.对s的每一列做普通IDFT(别忘

# -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Wed Jan 31 14:10:03 2018 @author: markli """ import numpy as np; def ReLU(x): return max(0,x); class CovolutionLayer: """ 卷积层包含卷积和汇合两步操作 """ def __init__(se

话题 3: 基于深度学习的二进制恶意样本检测 分享主题:全球正在经历一场由科技驱动的数字化转型,传统技术已经不能适应病毒数量飞速增长的发展态势.而基于沙箱的检测方案无法满足 APT 攻击的检测需求,也受到多种反沙箱技术的干扰.在充分考察过各种技术方案的优劣后,瀚思科技开发出了基于深度学习的二进制病毒样本检测技术,可以做到沙箱同等水平的 99% 的检测准确率,而误报率低于 1/1000.基于深度学习的病毒检测技术无需沙箱环境,直接将样本文件转换为二维图片,进而应用改造后的卷积神经网络 Incept

使用二维数据构造简单卷积神经网络 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 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 Different Layers # --------------------------------------- # # We will illustrate how to use different types # of layers

最近在做一个扫码登录功能,为此我还在网上搜了一下关于微信的扫描登录的实现方式.当这个功能完成了后,我决定将整个实现思路整理出来,方便自己以后查看也方便其他有类似需求的程序猿些. 要实现扫码登录我们需要解决两个问题: 1.  在没有输入用户名及密码的情况下,如何解决权限安全问题?换句话讲,如何让服务器知道扫码二维码的客户端是一个合法的用户? 2.  服务器根据用户在客户端的选择如何实时在网页上作出相应的响应? 首先我们先理一下微信的实现思路,来方便我们理解解决这一难题的思路方向.微信登录的二维码实

最近在做一个扫码登录功能,为此我还在网上搜了一下关于微信的扫描登录的实现方式.当这个功能完成了后,我决定将整个实现思路整理出来,方便自己以后查看也方便其他有类似需求的程序猿些. 要实现扫码登录我们需要解决两个问题: 1.  在没有输入用户名及密码的情况下,如何解决权限安全问题?换句话讲,如何让服务器知道扫码二维码的客户端是一个合法的用户? 2.  服务器根据用户在客户端的选择如何实时在网页上作出相应的响应? 首先我们先理一下微信的实现思路,来方便我们理解解决这一难题的思路方向.微信登录的二维码实

移动互联网发展迅速,各种APP的开发都会推出多个版本(多终端),比如:iPhone版.iPad版.Android版.有些APP还会考虑覆盖到多个国家(国际化),比如:中文版.英文版.日文版.韩文版等.此外,针对不同渠道(流量来源)也会提供不同的版本(多渠道),比如:百度版.Google版.阿里版.腾讯版等. 对于应用提供方,希望入口只有一个:扫描二维码直接下载.怎样让这张二维码承载这么丰富的信息量,让不同终端.不同国家.来自不同渠道的用户扫描同一个二维码能下载到对应的APP客户端呢? 这里参照S

1.二维码的前世今生 “二维条码/二维码(2-dimensional bar code)是用某种特定的几何图形按一定规律在平面(二维方向上)分布的黑白相间的图形记录数据符号信息的:在代码编制上巧妙地利用构成计算机内部逻辑基础的“0”.“1”比特流的概念,使用若干个与二进制相对应的几何形体来表示文字数值信息,通过图象输入设备或光电扫描设备自动识读以实现信息自动处理:它具有条码技术的一些共性:每种码制有其特定的字符集:每个字符占有一定的宽度:具有一定的校验功能等.同时还具有对不同行的信息自动识别功能

二维码又称QR Code,QR全称Quick Response,是一个近几年来移动设备上超流行的一种编码方式,它比传统的Bar Code条形码能存更多的信息,也能表示更多的数据类型:比如:字符,数字,日文,中文等等.这两天学习了一下二维码图片生成的相关细节,觉得这个玩意就是一个密码算法,在此写一这篇文章 ,揭露一下. 基础知识 首先,我们先说一下二维码一共有40个尺寸.官方叫版本Version.Version 1是21 x 21的矩阵,Version 2是 25 x 25的矩阵,Version