拡張畳み込みとは何ですか？
質問者：Salud Jonasson |最終更新日：2020年1月9日
カテゴリ：テクノロジーとコンピューティング人工知能
簡単に言えば、拡張畳み込みだけ畳み込みは、定義されたギャップを有する入力に印加されます。この定義では、入力が2D画像である場合、拡張率k = 1は通常の畳み込みであり、k = 2は入力ごとに1ピクセルをスキップすることを意味し、k = 4は3ピクセルをスキップすることを意味します。次の図は、2Dデータの拡張畳み込みを示しています。
同様に、深さごとの畳み込みとは何ですか？深さ-賢明な分離可能な畳み込み。この畳み込みは、フィルターの深さと空間次元を分離できるという考えに端を発しています。したがって、名前は分離可能です。エッジを検出するための画像処理で使用されるSobelフィルターの例を見てみましょう。これらのフィルターの高さと幅の寸法を分離できます。
さらに、激しい畳み込みについては何が真実ですか？ Atrousコンボリューションは、ダウンサンプリングレイヤーの代替手段です。特徴マップの空間的次元を維持しながら、受容野を増加させます。
また、3x3畳み込みとは何ですか？
3x3畳み込みフィルター—人気のある選択肢。 IceCreamラボ。 2018年8月20日・2分読みました。画像処理では、カーネル、畳み込み行列、またはマスクは小さな行列です。ぼかし、シャープ、エンボス、エッジ検出などに使用されます。
CNNの受容野とは何ですか？
受容野は、特定のCNNの機能が見ている（つまり影響を受ける）入力空間の領域として定義されます。特徴の受容野は、その中心位置とそのサイズによって説明することができます。
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畳み込みの種類は何ですか？
さまざまなタイプの畳み込みレイヤー
- 単純な畳み込み。
- 1x1畳み込み。
- 平坦化された畳み込み。
- 空間およびクロスチャネルの畳み込み。
- 深さ方向に分離可能な畳み込み。
- グループ化された畳み込み。
- シャッフルされたグループ化された畳み込み。
1x1畳み込みは何をしますか？
1x1畳み込みは、入力ピクセルとそのすべてのチャネルを出力ピクセルにマッピングするだけで、周囲には何も表示されません。非常に深い深度のボリュームを乗算するのは非常に遅いことが多いため、深度チャネルの数を減らすためによく使用されます。
畳み込みの使用は何ですか？
畳み込みは、乗算、加算、積分と同じように、正式な数学演算です。線形システムでは、畳み込みを使用して、入力信号、インパルス応答、および出力信号の3つの対象信号間の関係を記述します。
グループ化された畳み込みとは何ですか？
通常、畳み込みフィルターは、最終的な出力フィーチャマップを取得するために、レイヤーごとに画像に適用されます。同じ画像で異なる畳み込みフィルターグループのセットを使用するこのプロセスは、グループ化された畳み込みと呼ばれます。
3D畳み込みはどのように機能しますか？
3D畳み込みでは、 3Dフィルターはすべての3方向（画像の高さ、幅、チャネル）に移動できます。各位置で、要素ごとの乗算と加算は1つの数値を提供します。フィルタは3D空間をスライドするため、出力番号も3D空間に配置されます。その場合、出力は3Dデータになります。
畳み込み信号処理とは何ですか？
畳み込みは、2つの信号を組み合わせて3番目の信号を形成する数学的な方法です。これは、デジタル信号処理で最も重要な唯一の手法です。インパルス分解の戦略を使用して、システムはインパルス応答と呼ばれる信号によって記述されます。
転置畳み込みとは何ですか？
転置された畳み込み演算は、通常の畳み込みと同じ接続を形成しますが、逆方向になります。直接畳み込みが転置畳み込みと同じ効果を生成するように、入力行列の値の間にゼロを追加することにより、入力をアップサンプリングします。
画像の畳み込みとは何ですか？
畳み込みは、多くの一般的な画像処理演算子の基本となる単純な数学演算です。畳み込みは、一般にサイズは異なるが次元が同じ2つの数値配列を「乗算」して、同じ次元の数値の3番目の配列を生成する方法を提供します。
写真をどのように畳み込みますか？
画像に対して畳み込みを実行するには、次の手順を実行する必要があります。
- マスクを（水平方向と垂直方向に）一度だけ裏返します。
- マスクを画像上にスライドさせます。
- 対応する要素を乗算してから追加します。
- 画像のすべての値が計算されるまで、この手順を繰り返します。
相関と畳み込みとは何ですか？
畳み込みは、入力x（n）に対するインパルス応答h（n）のシステムの出力を見つける手法であるため、基本的にはシステムの出力を計算するために使用されますが、相関は、間の類似度を見つけるプロセスです。 2つの信号。
誰が畳み込みを発明しましたか？
この質問への答えは、ハンガリー生まれの数学者で物理学者のルートヴィッヒ・シュレジンガー（1864–1933）が書いたDEに関する1897年のハンドブックの415ページにあります。彼は、ラプラス変換を模倣してこの名前を作り出しました。
畳み込みフィルターとは何ですか？
畳み込みは、画像の汎用フィルター効果です。 ？画像と数学演算に適用される行列です。整数で構成されます。 ？これは、を追加して中央のピクセルの値を決定することで機能します。隣接するすべての値を一緒に重み付けした値。
カーネルイメージとは何ですか？
イメージカーネルは、PhotoshopやGimpに見られるような、ぼかし、シャープ、輪郭、エンボスなどの効果を適用するために使用される小さなマトリックスです。また、画像の最も重要な部分を決定する手法である「特徴抽出」の機械学習でも使用されます。
画像処理における相関と畳み込みとは何ですか？
相関と畳み込みは、画像から情報を抽出するために実行する基本的な操作です。これらは、ある意味では画像に対して実行できる最も単純な操作ですが、非常に便利です。 Shift-invariantは、画像のすべてのポイントで同じ操作を実行することを意味します。
画像マトリックスとは何ですか？
線形変換または行列のイメージは、線形変換のベクトルのスパンです。 （線形変換を適用したり、行列にベクトルを乗算したりすることで得られるベクトルと考えてください。）Im（A）と書くことができます。関連する概念は、行列Aの核の概念です。
線形画像とは何ですか？
線形画像とは、基本的に1つの光子が記録され、それを記録したピクセルの明るさとして1つの数値が増加することを意味します。
デコンボリューションレイヤーとは何ですか？
で注文します。 229.デコンボリューション層は非常に残念な名前であり、転置された畳み込み層と呼ばれるべきです。視覚的には、ストライド1でパディングなしの転置畳み込みの場合、元の入力（青いエントリ）にゼロ（白いエントリ）をパディングするだけです（図1）。