卷积 - 电子工程专辑

卷积

概率论中的卷积和信号与系统中卷积的联系

在我没有学过信号与系统之前，最早的卷积在概率论第三章，多维随机变量及其分布的章节里面。事实上卷积这个概念的引出已经在第五小节了。现在又在信号与系统里面频繁使用，让我不由得想，为什么看上去不相关但是又如此的显而易见。首先要明确一点，那就是卷积积分，就是一种积分运算而已，只是在不同领域里面有着不同的用处。它描述了两个函数在时间或空间上的相互作用，生成一个新的函数。图解积分和-手撕纸片版这文章名字太蠢

云深之无迹 2024-11-10 192浏览
上海专家开发超快速的卷积光学神经网络，助力人工智能成像

一项突破性的科研成果将卷积神经网络的概念引入光学领域，为人工智能成像技术带来了进展。记者6月17日获悉，由上海理工大学智能科技学院张启明教授，智能科技学院、张江实验室光计算所顾敏院士领衔的研究团队，开发了一种超快速的卷积光学神经网络（ONN），这一技术在无需依赖光学记忆效应的情况下，实现了对散射介质后的物体进行高效、清晰的成像。这不仅是对传统光学成像技术的一次颠覆，更是卷积网络在人工智能中应用潜力

MEMS 2024-06-21 625浏览
感受野注意力卷积助力YOLO系列网络轻松涨点

点击上方蓝字关注我们微信公众号：OpenCV学堂关注获取更多计算机视觉与深度学习知识RFAConv解释感受野注意力卷积(Rceptive-Filed Attention Convolution – RFAConv) 不仅强化不同感受野窗口的卷积特征同时提升感受野内的空间特征，通过RFAConv解决了标准卷积操作因为共享参数带来的局部特征弱化影响，实现了基于卷积核大小动态生成感受野空间特征。正常卷积

OpenCV学堂 2024-04-03 589浏览
解卷积恢复频谱

01 解卷积一、前言前两天讨论了在单片机频谱分析软件中，通过数据加窗方法来减少结果中的杂散频谱。有同学提议，既然理论上知道，举行加窗引起结果中频谱失真。是信号频谱与方波的频谱，也就是 sinc 函数卷积的结果。那么为什么不能够直接对频谱信号，通过解卷积运算，恢复原始信号的频谱呢？提出这个观点的同学显然对于卷积，解卷积运算比较熟悉。那么到底是否可以通过解卷积来恢复原始信号的频谱呢？二、解

TsinghuaJoking 2024-03-07 622浏览
卷积、脉冲响应、和通道特性

一、脉冲和卷积PCB等电路走线本质上是一个线性时不变的系统，回忆一下线性时不变（LTI）的关键的性质（忘记的同学可以翻翻《信号与系统》）：（1）对线性时不变系统来说，将其输入用一组基本信号的线性组合来表示，就可以根据该系统对这些基本信号的响应，然后利用叠加性质求得整个系统的输出。（2）继续分析我们发现，无论是在离散或者连续的时间情况下，单位冲激函数的重要特性之一就是一般信号都可以表示为延迟冲激的线

老徐的技术专栏 2024-01-15 769浏览
IEEE行业快报|光学卷积

本期快报将聚焦于“光学卷积”技术。卷积神经网络（CNN）是一种深度学习模型或类似于人工神经网络的多层感知器，常用来分析视觉图像。最近几年，卷积神经网络在光学中获得广泛应用。光子作为无质量的玻色子，能实现并行模拟计算，无需进行数模转换，且其在大带隙的透明材料中能够实现无损传输。因此，理论上，光子计算是实现超高速和低能耗卷积的潜在途径。但目前，现实中，全光学卷积计算存在集成度低或功能有限等缺点，学术界

IEEE电气电子工程师学会 2023-08-14 1188浏览
【半导光电】光学卷积计算的架构设计与芯片集成

今日光电有人说，20世纪是电的世纪，21世纪是光的世纪；知光解电，再小的个体都可以被赋能。欢迎来到今日光电！----与智者为伍为创新赋能----来源：imLic申明：感谢原创作者的辛勤付出。本号转载的文章均会在文中注明，若遇到版权问题请联系我们处理。 ----与智者为伍为创新赋能----【说明】欢迎企业和个人洽谈合作，投稿发文。欢迎联系我们诚招运营合伙人，对新媒体感兴趣，对光电

今日光电 2023-05-24 1332浏览
迭代解卷积的不稳定性

01 解卷积一、解卷积已知两个序列，分别是 x[n] 以及 h[n]，它们之间的卷积定义为这样的累加和。是将其中一个序列进行反褶、平移、再与另外一个序列相乘、累加，最终得到卷积结果。如果已知卷积结果和其中一个序列，求取另外一个序列的过程，称为解卷积。▲ 图1.1.1 卷积与解卷积如果两个参与卷积的序列都是因果序列。那么累加的上下限就变成从 0 到 n。然后再将

TsinghuaJoking 2023-03-27 1299浏览
ConvNeXtV2来了，仅用最简单的卷积架构，性能不输Transformer

点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我来源：公众号机器之心授权ConvNeXt 模型更新了！经过几十年的基础研究，视觉识别领域已经迎来了大规模视觉表征学习的新时代。预训练的大规模视觉模型已经成为特征学习（feature learning）和视觉应用的基本工具。视觉表征学习系统的性能在很大程度上受到三个主要因素的影响：模型的神经网络架构、训练网络的方法以及训练数据。每个因素的改进都有助于模型整

OpenCV学堂 2023-01-10 2131浏览
用CNN做基础模型，可变形卷积InternImage实现检测分割新纪录！

点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我来源：公众号机器之心授权来自浦江实验室、清华等机构的研究人员提出了一种新的基于卷积的基础模型，称为 InternImage，与基于 Transformer 的网络不同，InternImage 以可变形卷积作为核心算子，使模型不仅具有检测和分割等下游任务所需的动态有效感受野，而且能够进行以输入信息和任务为条件的自适应空间聚合。InternImage-H 在

OpenCV学堂 2022-11-17 1284浏览
ECCV2022|清华&Meta提出HorNet，用递归门控卷积进行高阶空间相互作用

点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我来源：公众号机器之心授权来自清华大学和 Meta AI 的研究者证明了视觉 Transformer 的关键，即输入自适应、长程和高阶空间交互，也可以通过基于卷积的框架有效实现。视觉 Transformer 的最新进展表明，在基于点积自注意力的新空间建模机制驱动的各种任务中取得了巨大成功。在本文中，来自清华大学和 Meta AI 的研究者证明了视觉 Tra

OpenCV学堂 2022-09-08 1797浏览
卷积核扩大到51x51，新型CNN架构SLaK反击Transformer

点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我来源：公众号机器之心授权本文分析了是否可以通过策略性地扩大卷积来消除与Transformer的性能差距。首先，先让我 brainstorm 一下。当你看到 neural network scaling 这个词的时候你能想到什么？先不要看下文，把你想到的东西记下来。说不定这个简单的 brainstorm 能让你找到绝妙的 idea。我想大多数人想到的应该是

OpenCV学堂 2022-07-18 911浏览
详解OpenCV卷积滤波之边缘处理与锚定输出

点击上方蓝字关注我们关注【OpenCV学堂】干货与教程第一时间送达！概述OpenCV在使用卷积进行图像处理过程种，如何处理边缘像素与锚定输出两个技术细节一直是很多人求而不得的疑惑。其实OpenCV在做卷积滤波时会对图像进行边界填充，实现对边缘像素的卷积计算的支持，不同填充方式与不同锚定点会得到图像卷积输出不同的结果。边界填充我们首先来看一下OpenCV种支持标准卷积边缘填充做法，OpenCV支持的

OpenCV学堂 2022-07-12 1170浏览
水平投影&卷积模板匹配_基于FPGA的车牌识别

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凡亿PCB 2022-06-28 1286浏览
AAAI2022|传统GAN修改后可解释，并保证卷积核可解释性和生成图像真实性

点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我来源：公众号机器之心授权本文介绍了中科院计算所、上海交通大学等机构在 AAAI 2022 上发表的关于可解释生成对抗网络（GAN）的工作。该工作提出了一种将传统 GAN 修改为可解释 GAN 的通用方法，使得 GAN 生成器中间层的卷积核可以学习到解耦的局部视觉概念（例如人脸的眼睛、鼻子和嘴巴等部分）。每个卷积核在生成不同图像时可以稳定地生成对应于相同

OpenCV学堂 2022-06-14 1057浏览
三角脉冲信号的卷积

信号与系统卷积三角脉冲信号❝简介：根据信号与系统答疑过程中，学生对于三角形信号卷积结果的疑惑，给出了相应的数值、理论、以及频谱分析的解答。特别是后面频谱分析部分也是由另外参加答疑的同学提出的。之所以这个题目会产生疑问，主要原因来自于卷积计算“图解法”所带来的误导。图解方法只能帮助确定卷积的阶段和积分上下限，求解卷积结果还是需要根据实际信号函数进行计算。关键词：信号与系统，卷积，三角脉冲信

TsinghuaJoking 2022-06-12 2266浏览
深度可分离ViT|SepViT|深度可分离卷积造就深度可分离Transformer

Vision Transformers在一系列的视觉任务中取得了巨大的成功。然而，它们通常都需要大量的计算来实现高性能，这在部署在资源有限的设备上这是一个负担。为了解决这些问题，作者受深度可分离卷积启发设计了深度可分离Vision Transformers，缩写为SepViT。SepViT通过一个深度可分离Self-Attention促进Window内部和Window之间的信息交互。并群欣设计了新

OpenCV学堂 2022-04-04 2435浏览
把大核卷积拆成三步，新视觉Backbone刷榜了，集CNN与ViT优点于一身

点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我来源：公众号量子位授权在视觉任务上，CNN、ViT各有各的优势和劣势。于是，以经典Backbone为基础、细节上相互借鉴，成了最近一个热门研究方向。前有微软SwinTransformer引入CNN的滑动窗口等特性，刷榜下游任务并获马尔奖。后有Meta AI的ConvNeXT用ViT上的大量技巧魔改ResNet后实现性能反超。现在一种全新Backbone—

OpenCV学堂 2022-02-24 2360浏览
很详细的讲解什么以及为什么是卷积（Convolution）

来源 | 图灵人工智能智库 | 云脑智库(CloudBrain-TT)云圈 | 进“云脑智库微信群”,请加微信:15881101905,备注研究方向对卷积的困惑卷积这个概念，很早以前就学过，但是一直没有搞懂。教科书上通常会给出定义，给出很多性质，也会用实例和图形进行解释，但究竟为什么要这么设计，这么计算，背后的意义是什么，往往语焉不详。作为一个学物理出身的人，一个公式倘若倘若给不出结合实际的直观的

云脑智库 2022-02-08 5580浏览
英特尔用ViT做密集预测效果超越卷积，性能提高28%，mIoU直达SOTA｜在线可玩

点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我来源：公众号量子位授权用全卷积网络做密集预测（dense prediction），优点很多。但现在，你可以试试Vision Transformer了——英特尔最近用它搞了一个密集预测模型，结果是相比全卷积，该模型在单目深度估计应用任务上，性能提高了28%。其中，它的结果更具细粒度和全局一致性。在语义分割任务上，该模型更是在

OpenCV学堂 2021-10-05 2034浏览
信号处理绕不过去的坎：相关与卷积

相关与卷积的计算公式想必大家一看便懂，可其中奥义，囫囵吞枣，不得奇妙，原理与物理意义，我要吃了你们！相关函数外衣不神秘，先剥开看看信号啊信号，多想将你蹂躏，事实上，却反被蹂躏至死 …信号到底是个什么东西，千百年来为何无数先人前赴后继，说白了就是电磁波；深了点就是电磁波的形状包含了信息；再深了点就是电磁波的形状被编了码或加了密；归根究底，就是电磁波嘛，只不过像是雕刻艺术一样搞得富含”深意”，或圆润，

面包板社区 2021-09-30 3137浏览
再讲卷积的本质及物理意义，解释的真幽默！

来源 | 算法数学俱乐部智库 | 云脑智库（CloudBrain-TT）云圈 | 进“云脑智库微信群”请加微信:15881101905,备注关键词分三个部分来理解：1．信号的角度2．数学家的理解（外行）3．与多项式的关系卷积这个东东是“信号与系统”中论述系统对输入信号的响应而提出的。因为是对模拟信号论述的，所以常常带有繁琐的算术推倒，很简单的问题的本质常常就

云脑智库 2021-07-11 3365浏览
谷歌提出「卷积+注意力」新模型，超越ResNet最强变体！

点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我来源：公众号量子位授权Transformer跨界计算机视觉虽然已取得了一些不错的成绩，但大部分情况下，它还是落后于最先进的卷积网络。现在，谷歌提出了一个叫做CoAtNets的模型，看名字你也发现了，这是一个Convolution + Attention的组合模型。该模型实现了ImageNet数据集86.0%的top-1精度，而在使用J

OpenCV学堂 2021-06-28 1230浏览
干货 | 卷积神经网络中六种经典卷积操作

点击上方蓝字关注我们微信公众号：OpenCV学堂关注获取更多计算机视觉与深度学习知识概述：深度学习的模型大致可以分为两类，一类是卷积神经网络，另外一类循环神经网络，在计算机视觉领域应用最多的就是卷积神经网络（CNN）。CNN在图像分类、对象检测、语义分割等经典的视觉任务中表现出色，因此也早就一大批各种各样的经典卷积神经网络模型与一些鬼斧神工的卷积操作，今天小编就斗胆总结一波这些经典的卷积操作都有哪

OpenCV学堂 2021-06-06 3834浏览
一个关于卷积的“血腥”例子

作为一名苦逼工科生，《信号与系统》+《数字信号处理》是绕不过去的坎，各种让人头疼的概念与数学公式：傅里叶变化、拉普拉斯变化、Z变换、卷积、循环卷积、自相关、互相关、离散傅里叶变化、离散傅里叶时间变化…… 在网上发现一个例子，生动形象地解释了卷积的物理意义，且解释的较为准确，下面，正文来了：比如说你的老板命令你干活，你却到楼下打台球去了，后来被老板发现，他非常气愤，扇了你一巴掌（注意，

21ic电子网 2020-10-22 1123浏览

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