matlab的conv2函式實現步驟（conv2（a,b））：
其中，矩陣a和b的尺寸分別為ma*na即mb*nb
① 對矩陣a補零，第一行之前和最後一行之後都補mb-1行，第一列之前和最後一列之後都補nb-1列（注意conv2不支援其他的邊界補充選項，函式內部對輸入總是補零）；
② 將卷積核繞其中心旋轉180度；
③ 滑動旋轉後的卷積核，將卷積核的中心位於影象矩陣的每乙個元素，並求乘積和（即將旋轉後的卷積核在a上進行滑動，然後對應位置相乘，最後相加）；下面分別是shape=full, same, valid時取輸出影象大小的情況，其中：位置1表示輸出影象的值從當前核的計算值開始（對應輸出影象左上角），位置2表示到該位置結束（對應輸出影象右下角）
二維矩陣與二維矩陣之間的卷積
最近在學習數字影象處理 digital image processing，dip 這門課，感覺有些吃力。由於在數字訊號處理 digital singal processing,dsp 這門課中只學了一維矩陣之間的卷積運算。假設我們的卷積核h為kernel矩陣 33 待處理矩陣f x,y 為 55 h...
二維卷積詳細解釋
其中，矩陣a和b的尺寸分別為ma na即mb nb 對矩陣a補零，第一行之前和最後一行之後都補mb 1行，第一列之前和最後一列之後都補nb 1列 注意conv2不支援其他的邊界補充選項，函式內部對輸入總是補零 之所以都是 1是因為卷積核要在影象a上面移動,移動的時候需要滿足兩者至少有一列或者一行是重...
5 1 二維卷積層
卷積神經網路 convolutional neural network 是含有卷積層 convolutional layer 的神經網路 二維互相關運算 通常在卷積層中使用更加直觀的互相關 cross correlation 運算,在二維卷積層中，乙個二維輸入陣列和乙個二維核 kernel 陣列通過...