使用GAN生成图像必不可少的层就是上采样,其中最常用的就是转置卷积(Transposed Convolution).如果把卷积操作转换为矩阵乘法的形式,转置卷积实际上就是将其中的矩阵进行转置,从而产生逆向的效果.所谓效果仅仅在于特征图的形状,也就是说,如果卷积将特征图从形状a映射到形状b,其对应的转置卷积就是从形状b映射回形状a,而其中的值并不一一对应,是不可逆的.另外,不要把逆卷积(Deconvolution)和转置卷积混淆,逆卷积的目标在于构建输入特征图的稀疏编码(Sparse coding

卷积其实是图像处理中最基本的操作,我们常见的一些算法比如:均值模糊.高斯模糊.锐化.Sobel.拉普拉斯.prewitt边缘检测等等一些和领域相关的算法,都可以通过卷积算法实现.只不过由于这些算法的卷积矩阵的特殊性,一般不会直接实现它,而是通过一些优化的手段让计算量变小.但是有些情况下卷积矩阵的元素值无甚规律或者有特殊要求,无法通过常规手段优化,这个时候只能通过原始的方式实现.因此,如何快速的实现图像的任意卷积矩阵操作也有必要做适当的研究. 目前,通过友人共享或自己搜索找到的一片关于任意核算法优

转载自:http://blog.csdn.net/anan1205/article/details/12313593 两个矩阵卷积转化为矩阵相乘形式--Matlab应用(这里考虑二维矩阵,在图像中对应)两个图像模糊(边缘)操作,假设矩阵A.B,A代表源图像,B代表卷积模板,那么B的取值决定最后运算的结果. Matlab中的应用函数--conv2(二维卷积,一维对应conv) 函数给出的公式定义为: 同一维数据卷积一样,它的实质在于将卷积模板图像翻转(旋转180),这里等同于一维信号的翻转,然后将

在您阅读本文前,先需要告诉你的是:即使是本文优化过的算法,DCT去噪的计算量依旧很大,请不要向这个算法提出实时运行的苛刻要求. 言归正传,在IPOL网站中有一篇基于DCT的图像去噪文章,具体的链接地址是:http://www.ipol.im/pub/art/2011/ys-dct/,IPOL网站的最大特点就是他的文章全部提供源代码,而且可以基于网页运行相关算法,得到结果.不过其里面的代码本身是重实现论文的过程,基本不考虑速度的优化,因此,都相当的慢. 这篇文章的原理也是非常简单的,整个过程就是进

%Matlab提供了计算线性卷积和两个多项式相乘的函数conv,语法格式w=conv(u,v),其中u和v分别是有限长度序列向量,w是u和v的卷积结果序列向量. %如果向量u和v的长度分别为N和M,则向量w的长度为N+M-1.如果向量u和v是两个多项式的系数,则w就是这两个多项式乘积的系数. x=ones(1,4);                                        %x(n)=R4(n) h=ones(1,4);                           

图像卷积.相关以及在MATLAB中的操作 2016年7月11日 20:34:35, By ChrisZZ 区分卷积和相关 图像处理中常常需要用一个滤波器做空间滤波操作.空间滤波操作有时候也被叫做卷积滤波,或者干脆叫卷积(离散的卷积,不是微积分里连续的卷积):滤波器也有很多名字:卷积模版.卷积核.掩模.窗口等. 空间滤波可以分为线性滤波和非线性滤波.非线性滤波常见的有中值滤波.最大值滤波等,相当于自定义一个函数,在数学上由于不满足线性变换因此叫做非线性滤波.这里不细研究它. 线性滤波则通常是:将模

转载自:http://blog.csdn.net/andrewseu/article/details/51783181 在图像处理的过程中,经常会看到矩阵卷积的概念,比如说用一个模板去和一张图片进行卷积,因此很有必要了解矩阵卷积到了做了什么,具体又是怎么计算的. 在matlab中有conv2函数对矩阵进行卷积运算,其中有一个shape参数,取值具体有三种: -full - (default) returns the full 2-D convolution, -'same' - returns

MATLAB conv2卷积的实现 二维卷积的算法原理比较简单,参考任意一本数字信号处理的书籍,而matlab的conv2函数的滤波有个形状参数,用下面的一张图很能说明问题: 这里给出一种最原始的实现方案.这种实现对于数据矩阵大小为1000x1000,卷积核矩阵大小为20x20,在我的机器上需要大约1秒钟的时间,而matlab采用的MKL库最快只需要将近0.1s的时间.下面的代码用到了自己目前开发的FastIV中的一些函数接口.具体代码如下: #include "fiv_core.h"

前言,好久不见,大家有没有想我啊.哈哈.今天我们来随便说说卷积神经网络. 1卷积神经网络的优点 卷积神经网络进行图像分类是深度学习关于图像处理的一个应用,卷积神经网络的优点是能够直接与图像像素进行卷积,从图像像素中提取图像特征,这种处理方式更加接近人类大脑视觉系统的处理方式.另外,卷积神经网络的权值共享属性和pooling层使网络需要训练的参数大大减小,简化了网络模型,提高了训练的效率. 2 卷积神经网络的架构 卷积神经网络与原始神经网络有什么区别呢,现在我分别给他们的架构图. 图 1 普通深度

原创循环卷积代码,转载需注明出处 线性卷积与循环卷积的比较 实验目的和要求 掌握循环卷积和线性卷积的原理,与理论分析结果比较,加深理解循环卷积与线性卷积之间的关系. 实验内容和步骤 1) 已知两序列X(n) =   ;  h(n)=: 求两序列的线性卷积和它们的 N 点循环卷积: 2)设计一个GUI小软件,对N进行设定和调整,显示的序列(用stem 画出)时域信号图,线性卷积和N点循环卷积的时域结果图,要求N改变结果图也随之改变: 3)总结归纳循环卷积与线性卷积之间的关系. 实验要求 1) 提供

卷积神经网络是看matlab 的一个toolbox入的门: https://github.com/rasmusbergpalm/DeepLearnToolbox 还有一篇原理推导文献,全是公式: http://cogprints.org/5869/1/cnn_tutorial.pdf 贴上之前做的ppt 然后是帮助理解卷积网络的一张图,太赞!!! 初学神经网络,觉得还有很多可以深入,像递归卷积网络,深度信念(DNN),迁移学习等等,希望能有志同者一起讨论,互相进步!

1 conv(向量卷积运算) 所谓两个向量卷积,说白了就是多项式乘法.比如:p=[1 2 3],q=[1 1]是两个向量,p和q的卷积如下:把p的元素作为一个多项式的系数,多项式按升幂(或降幂)排列,比如就按升幂吧,写出对应的多项式:1+2x+3x^2;同样的,把q的元素也作为多项式的系数按升幂排列,写出对应的多项式:1+x. 卷积就是“两个多项式相乘取系数”.(1+2x+3x^2)×(1+x)=1+3x+5x^2+3x^3所以p和q卷积的结果就是[1 3 5 3]. 记住,当确定是用升幂或是降

Matlab 几种卷积的实现与比较(conv与filter,conv2与filter2)     最近在做控制算法实现的时候,对于其中参杂的各种差分.卷积很头疼,就在网上搜集了些资料,汇总于此,以做备忘. 在MATLAB中,可以用函数y=filter(p,d,x)实现差分方程的仿真,也可以用函数 y=conv(x,h)计算卷积. (1)即y=filter(p,d,x)用来实现差分方程,d表示差分方程输出y的系数,p表示输入x的系数,而x表示输入序列.输出结果长度数等于x的长度. 实现差分方程,先

来源:https://www.cnblogs.com/hyb221512/p/9276621.html 1.conv(向量卷积运算) 所谓两个向量卷积,说白了就是多项式乘法.比如:p=[1 2 3],q=[1 1]是两个向量,p和q的卷积如下:把p的元素作为一个多项式的系数,多项式按升幂(或降幂)排列,比如就按升幂吧,写出对应的多项式:1+2x+3x^2;同样的,把q的元素也作为多项式的系数按升幂排列,写出对应的多项式:1+x. 卷积就是“两个多项式相乘取系数”.(1+2x+3x^2)×(1+x

1. 卷积(convolution) 输出 y(n) 是作为在 x(k) 和 h(n−k)(反转和移位)重叠之下的样本和求出的. 考虑下面两个序列: x(n)=[3,11,7,0,−1,4,2],−3≤n≤3 h(n)=[2,3,0,−5,2,1],−1≤n≤4 求卷积 y(n)=x(n)⋆h(n) matlab 实现: 如果是任意无限长序列,不可以直接用 matlab 来计算卷积,matlab 内部实现了一个函数 conv 来计算两个有限长序列之间的卷积.conv 函数规定这两个序列都在 n=

转自:https://blog.csdn.net/dkcgx/article/details/46652021 转自:https://blog.csdn.net/Reborn_Lee/article/details/83279843 conv(向量卷积运算) 所谓两个向量卷积,说白了就是多项式乘法. 比如:p=[1 2 3],q=[1 1]是两个向量,p和q的卷积如下: 把p的元素作为一个多项式的系数,多项式按升幂(或降幂)排列,比如就按升幂吧,写出对应的多项式:1+2x+3x^2;同样的,把q

取半径=3 用matlab代码实现上式公式: length=3;for Ki = 1:length for Kj = 1:length for Kk = 1:length Ksigma(Ki,Kj,Kk)=exp(-(Ki-2)^2/8-(Kj-2)^2/8-(Kk-2)^2/8);                                 此公式为:K(u), ρ=3 end endend KONE = convn(ones(size(Img3D_mc,1),size(Img3D_mc,

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

先定义两个矩阵 a = [1 2 3 5 ; 4 7 9 5;1 4 6 7;5 4 3 7;8 7 5 1] %a矩阵取5*4 b = [1 5 4; 3 6 8; 1 5 7]   %b矩阵如多数模板一样取3*3 那么conv(a,b)的结果肯定是(5+3-1)*(4+3-1)=7*6的矩阵 卷积计算过程如下:默认先把a矩阵补0变成7*6维的矩阵,然后b翻转 之后进行模板操作,要计算a矩阵中哪个点卷积以后的值,就把翻转之后b‘矩阵的中心如图中的6放到要计算的位子 然后对应的3*3矩阵对应位置

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

reshape: THe convertion between convolution and multiplication: