机器学习 计算机视觉中的卷积是什么

在机器学习中，计算机视觉是一项利用和分析图像数据集执行几个与之相关的复杂任务的领域。这里使用与处理和分析图像相关的不同算法和技术，以便使用数据并训练高性能模型。

卷积是卷积神经网络中发生的非常重要的术语或现象，它是机器学习中处理和处理图像数据集最著名的技术。在本文中，我们将讨论卷积，卷积操作以及与之相关的其他重要事项。

因此，在直接讨论卷积之前，让我们先讨论一下计算机视觉。

计算机视觉是什么

在深度学习中，计算机视觉是一个涉及各种复杂算法和技术的分支，用于加载、处理、预处理和分析图像数据集，以用于训练最终模型。计算机视觉涉及多个著名的任务，如目标检测、图像分割、人脸识别等。

计算机视觉使用卷积神经网络，它是处理图像数据集的神经网络类型。它能够接受图像作为输入，加载它们，预处理它们，并应用不同的技术来提取信息。

卷积神经网络与人工神经网络基本相同；只是这里用卷积来替换了人工这个术语，这直接意味着这些技术中涉及到卷积或卷积操作。

现在让我们讨论计算机视觉中的卷积操作。

卷积操作

我们知道，在机器学习和深度学习中，数据的质量和数量是最重要和影响性能的参数之一。因此，为了实现高性能和可靠的模型，数据的质量和数量应保持良好。

虽然一旦我们有了足够数量的高质量数据，问题并没有解决；主要问题是从数据中获取有用的信息，让模型了解事物。为了做到这一点，应用各种数据清理和预处理技术，清理和预处理数据，并从中提取各种信息和特征。

与从常规文本或数值数据中提取特征或信息相比，从图像数据集中提取特征或信息更加困难。在图像数据集的情况下，使用不同的滤波器以及其他一些参数来预处理和分析图像。让我们讨论卷积操作在神经网络中是如何进行的。

卷积操作是如何进行的

在计算机视觉中，我们知道卷积操作主要用于特征提取，从图像数据集中获取有用的信息。在执行卷积操作时的主要参数是我们用于创建图像的特征映射的卷积核或滤波器。

假设我们有一张图像作为输入，并且我们想在上面训练一个模型。现在这个图像将首先通过输入层。在经过输入层后，图像将进入第一个卷积层或第一个隐藏层。在这里，卷积层将有自己的不同参数，如滤波器、卷积核大小、填充、步幅、激活函数等。

当卷积网络的第一层接收输入图像时，它会将图像应用于内核或滤波器。这里的滤波器可以是任意尺寸，基本上会放在原始图像上，并根据我们想要执行的操作（求和、平均值、最小值或最大值），将原始图像的像素读数转换为低维度的像素读数。

假设我们有一个64*64大小的图像，并且应用了一个3*3的滤波器，那么第一层处理后的图像的最终尺寸将为62*62。

通过卷积层进行预处理后，可以使用下面的公式来获取输出图像的尺寸：

图像大小 = n – f + 2p/s + 1

其中，n为原始图像的大小，f为滤波器大小，p为填充，s为在特定卷积层中使用的步长。

注意，一个卷积层指的是一层卷积操作，一个完整的网络可以有多个卷积层，它们各自具有自己的模式。这些参数可以根据模型的性能进行调整，使用的层数也可以根据模型的性能和复杂性进行调整。

卷积神经网络越深入，模型就能从图像中检测到更复杂和更小的事物，而卷积神经网络的初始层或核心则执行更简单的任务，如边缘检测、大对象检测等。

卷积层参数

滤波器数量：表示要应用于图像以进行预处理和特征提取的滤波器的数量。

滤波器尺寸：该参数表示要应用于图像以从中提取特征的滤波器的形状的大小。

激活函数：该参数表示要在特定卷积层中使用的激活函数。我们可以使用适合模型的任何激活函数，如ReLU、Softmax、Sigmoid、tanh等。

填充：填充是指要向图像中添加的额外像素层数，以便不丢失任何信息或图像的大小。

步幅：步幅是指滤波器在执行卷积操作时所采取的卷积步骤。

结论

本文讨论了卷积、卷积操作的含义，以及如何执行卷积操作和与之相关的一些参数。本文将帮助人们更好地理解卷积操作，并在执行相同操作时应用这种理解。