【23-24 秋学期】NNDL 作业6 卷积

本文主要是介绍【23-24 秋学期】NNDL 作业6 卷积，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

卷积常用于特征提取

实验过程中注意认真体会“特征提取”，弄清楚为什么卷积能够提取特征。

一、概念

用自己的语言描述“卷积、卷积核、特征图、特征选择、步长、填充、感受野”。

二、探究不同卷积核的作用

卷积神经网络工作原理的直观理解_superdont的博客-CSDN博客

1. 图1分别使用卷积核 $\begin{pmatrix} 1 & -1 \end{pmatrix}$ ， $\begin{pmatrix} 1\\ -1\\ \end{pmatrix}$ 输出特征图

2. 图2分别使用卷积核 $\begin{pmatrix} 1 & -1 \end{pmatrix}$ ， $\begin{pmatrix} 1\\ -1\\ \end{pmatrix}$ 输出特征图

3. 图3分别使用卷积核 $\begin{pmatrix} 1 & -1 \end{pmatrix}$ ， $\begin{pmatrix} 1\\ -1\\ \end{pmatrix}$ ， $\begin{pmatrix} 1 &-1 \\ -1&1 \end{pmatrix}$ ，输出特征图

4. 实现灰度图的边缘检测、锐化、模糊。

5. 总结不同卷积核的特征和作用。

参考代码

import numpy as np
import torch
from torch import nn
from torch.autograd import Variable
from PIL import Image
import matplotlib.pyplot as pltplt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']  # 用来正常显示中文标签
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False  # 用来正常显示负号 #有中文出现的情况，需要u'内容
# https://blog.csdn.net/weixin_40123108/article/details/83510592
file_path = 'deer.jpg'
im = Image.open(file_path).convert('L')  # 读入一张灰度图的图片
im = np.array(im, dtype='float32')  # 将其转换为一个矩阵
print(im.shape[0], im.shape[1])
plt.imshow(im.astype('uint8'), cmap='gray')  # 可视化图片
plt.title('原图')
plt.show()im = torch.from_numpy(im.reshape((1, 1, im.shape[0], im.shape[1])))
conv1 = nn.Conv2d(1, 1, 3, bias=False)  # 定义卷积sobel_kernel = np.array([[-1, -1, -1],[-1, 8, -1],[-1, -1, -1]], dtype='float32')  # 定义轮廓检测算子
sobel_kernel = sobel_kernel.reshape((1, 1, 3, 3))  # 适配卷积的输入输出
conv1.weight.data = torch.from_numpy(sobel_kernel)  # 给卷积的 kernel 赋值edge1 = conv1(Variable(im))  # 作用在图片上x = edge1.data.squeeze().numpy()
print(x.shape)  # 输出大小plt.imshow(x, cmap='gray')
plt.show()