案例1——简单黑白边界检测
下面是使用Conv2D算子完成一个图像边界检测的任务。图像左边为光亮部分，右边为黑暗部分，需要检测出光亮跟黑暗的分界处。
设置宽度方向的卷积核为[1,0,−1][1, 0, -1][1,0,−1]，此卷积核会将宽度方向间隔为1的两个像素点的数值相减。当卷积核在图片上滑动时，如果它所覆盖的像素点位于亮度相同的区域，则左右间隔为1的两个像素点数值的差为0。只有当卷积核覆盖的像素点有的处于光亮区域，有的处在黑暗区域时，左右间隔为1的两个点像素值的差才不为0。将此卷积核作用到图片上，输出特征图上只有对应黑白分界线的地方像素值才不为0。具体代码如下所示，结果输出在下方的图案中。
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import paddle
from paddle.nn import Conv2D
from paddle.nn.initializer import Assign
创建初始化权重参数w
w = np.array([1, 0, -1], dtype='float32')
将权重参数调整成维度为[cout, cin, kh, kw]的四维张量
w = w.reshape([1, 1, 1, 3])
创建卷积算子，设置输出通道数，卷积核大小，和初始化权重参数
kernel_size = [1, 3]表示kh = 1, kw=3
创建卷积算子的时候，通过参数属性weight_attr指定参数初始化方式
这里的初始化方式时，从numpy.ndarray初始化卷积参数
conv = Conv2D(in_channels=1, out_channels=1, kernel_size=[1, 3],
weight_attr=paddle.ParamAttr(
initializer=Assign(value=w)))
创建输入图片，图片左边的像素点取值为1，右边的像素点取值为0
img = np.ones([50,50], dtype='float32')
img[:, 30:] = 0.
将图片形状调整为[N, C, H, W]的形式
x = img.reshape([1,1,50,50])
将numpy.ndarray转化成paddle中的tensor
x = paddle.to_tensor(x)
使用卷积算子作用在输入图片上
y = conv(x)
将输出tensor转化为numpy.ndarray
out = y.numpy()
f = plt.subplot(121)
f.set_title('input image', fontsize=15)
plt.imshow(img, cmap='gray')
f = plt.subplot(122)
f.set_title('output featuremap', fontsize=15)
卷积算子Conv2D输出数据形状为[N, C, H, W]形式
此处N, C=1，输出数据形状为[1, 1, H, W]，是4维数组
但是画图函数plt.imshow画灰度图时，只接受2维数组
通过numpy.squeeze函数将大小为1的维度消除
plt.imshow(out.squeeze(), cmap='gray')
plt.show()
查看卷积层的权重参数名字和数值
print(conv.weight)
参看卷积层的偏置参数名字和数值
print(conv.bias)
结果图案为：
案例2——图像中物体边缘检测
上面展示的是一个人为构造出来的简单图片，使用卷积网络检测图片明暗分界处的示例。对于真实的图片，也可以使用合适的卷积核(3*3卷积核的中间值是8，周围一圈的值是8个-1)对其进行操作，用来检测物体的外形轮廓，观察输出特征图跟原图之间的对应关系，如下代码所示：
import matplotlib.pyplot as plt
from PIL import Image
import numpy as np
import paddle
from paddle.nn import Conv2D
from paddle.nn.initializer import Assign
img = Image.open('C:\\Users\\lenovo\\Desktop\\作业\\卷积\\bg\\bg1.jpg')
设置卷积核参数
w = np.array([[-1, -1, -1], [-1, 8, -1], [-1, -1, -1]], dtype='float32') / 8
w = w.reshape([1, 1, 3, 3])
由于输入通道数是3，将卷积核的形状从[1,1,3,3]调整为[1,3,3,3]
w = np.repeat(w, 3, axis=1)
创建卷积算子，输出通道数为1，卷积核大小为3x3，
并使用上面的设置好的数值作为卷积核权重的初始化参数
conv = Conv2D(in_channels=3, out_channels=1, kernel_size=[3, 3],
weight_attr=paddle.ParamAttr(
initializer=Assign(value=w)))
将读入的图片转化为float32类型的numpy.ndarray
x = np.array(img).astype('float32')
图片读入成ndarry时，形状是[H, W, 3]，
将通道这一维度调整到最前面
x = np.transpose(x, (2, 0, 1))
将数据形状调整为[N, C, H, W]格式
x = x.reshape(1, 3, img.height, img.width)
x = paddle.to_tensor(x)
y = conv(x)
out = y.numpy()
plt.figure(figsize=(20, 10))
f = plt.subplot(121)
f.set_title('input image', fontsize=15)
plt.imshow(img)
f = plt.subplot(122)
f.set_title('output feature map', fontsize=15)
plt.imshow(out.squeeze(), cmap='gray')
plt.show()
结果图案为：
案例3——图像均值模糊
另外一种比较常见的卷积核（5*5的卷积核中每个值均为1）是用当前像素跟它邻域内的像素取平均，这样可以使图像上噪声比较大的点变得更平滑，如下代码所示：
import paddle
import matplotlib.pyplot as plt
from PIL import Image
import numpy as np
from paddle.nn import Conv2D
from paddle.nn.initializer import Assign
读入图片并转成numpy.ndarray
换成灰度图
img = Image.open('C:\\Users\\lenovo\\Desktop\\作业\\卷积\\bg\\bg3.jpg').convert('L')
img = np.array(img)
创建初始化参数
w = np.ones([1, 1, 5, 5], dtype = 'float32')/25
conv = Conv2D(in_channels=1, out_channels=1, kernel_size=[5, 5],
weight_attr=paddle.ParamAttr(
initializer=Assign(value=w)))
x = img.astype('float32')
x = x.reshape(1,1,img.shape[0], img.shape[1])
x = paddle.to_tensor(x)
y = conv(x)
out = y.numpy()
plt.figure(figsize=(20, 12))
f = plt.subplot(121)
f.set_title('input image')
plt.imshow(img, cmap='gray')
f = plt.subplot(122)
f.set_title('output feature map')
out = out.squeeze()
plt.imshow(out, cmap='gray')
plt.show()
结果图案如下：
ReLU函数：
前面介绍的网络结构中，普遍使用Sigmoid函数做激活函数。在神经网络发展的早期，Sigmoid函数用的比较多，而目前用的较多的激活函数是ReLU。这是因为Sigmoid函数在反向传播过程中，容易造成梯度的衰减。让我们仔细观察Sigmoid函数的形式，就能发现这一问题。
Sigmoid激活函数定义如下：
ReLU激活函数的定义如下：
下面的程序画出了Sigmoid和ReLU函数的曲线图：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.patches as patches
plt.figure(figsize=(10, 5))
x = np.arange(-10, 10, 0.1)
s = 1.0 / (1 + np.exp(0. - x))
y = np.clip(x, a_min=0., a_max=None)
f = plt.subplot(121)
plt.plot(x, s, color='r')
currentAxis=plt.gca()
plt.text(-9.0, 0.9, r'$y=Sigmoid(x)$', fontsize=13)
currentAxis.xaxis.set_label_text('x', fontsize=15)
currentAxis.yaxis.set_label_text('y', fontsize=15)
f = plt.subplot(122)
plt.plot(x, y, color='g')
plt.text(-3.0, 9, r'$y=ReLU(x)$', fontsize=13)
currentAxis=plt.gca()
currentAxis.xaxis.set_label_text('x', fontsize=15)
currentAxis.yaxis.set_label_text('y', fontsize=15)
plt.show()
结果图案如下：
Original: https://blog.csdn.net/weixin_58964057/article/details/127491966
Author: 11.01
Title: 关于卷积神经网络的案例以及ReLU函数
原创文章受到原创版权保护。转载请注明出处：https://www.johngo689.com/762940/
转载文章受原作者版权保护。转载请注明原作者出处！