Howtosignalprocessing
Dans le traitement du signal / image, la convolution est définie comme elle est définie comme l'intégrale du produit des deux fonctions après une. D'un autre côté, la corrélation croisée est connue sous le nom de produit à points coulissants ou le produit intérieur coulissant de deux fonctions. Le filtre en corrélation croisée n'est pas inversé.
- Quelle est la différence entre la corrélation croisée et la convolution?
- Pourquoi utiliser la convolution au lieu de la corrélation?
- Qu'est-ce que la corrélation croisée dans le traitement du signal?
- CNN utilise-t-il une convolution ou une corrélation croisée?
Quelle est la différence entre la corrélation croisée et la convolution?
La corrélation croisée et la convolution sont toutes deux des opérations appliquées aux images. La corrélation croisée signifie glisser un noyau (filtre) sur une image. Convolution signifie glisser un noyau inversé sur une image.
Pourquoi utiliser la convolution au lieu de la corrélation?
Le celui que vous utilisez dépend de l'application. Si vous effectuez une opération de filtrage linéaire et invariant dans le temps, vous convoluez le signal avec la réponse impulsionnelle du système. Si vous "mesurez la similitude" entre deux signaux, alors vous les correlez croisés.
Qu'est-ce que la corrélation croisée dans le traitement du signal?
Dans le traitement du signal, la corrélation croisée est une mesure de la similitude de deux séries en fonction du déplacement de l'une par rapport à l'autre. Ceci est également connu comme un produit à points coulissants ou un produit intérieur coulissant.
CNN utilise-t-il une convolution ou une corrélation croisée?
Avant d'entrer dans une théorie, il est important de noter que dans CNNS, bien que nous l'appelons une convolution, c'est en fait une corrélation croisée. C'est une technicité, mais dans un CNN, nous ne retournons pas le filtre comme requis dans les convolutions typiques.
