Howtosignalprocessing
No processamento de sinal / imagem, a convolução é definida como é definida como a integral do produto das duas funções depois que uma é revertida e deslocada. Por outro lado, a correlação cruzada é conhecida como produto de ponto deslizante ou o produto interno deslizante de duas funções. O filtro em correlação cruzada não é revertida.
- Qual é a diferença entre correlação cruzada e convolução?
- Por que usar a convolução em vez de correlação?
- O que é correlação cruzada no processamento de sinal?
- A CNN usa convolução ou correlação cruzada?
Qual é a diferença entre correlação cruzada e convolução?
Correlação cruzada e convolução são ambas as operações aplicadas às imagens. Correlação cruzada significa deslizar um kernel (filtro) em uma imagem. Convolução significa deslizar um núcleo invertido por uma imagem.
Por que usar a convolução em vez de correlação?
Qual você usa depende do aplicativo. Se você estiver executando uma operação de filtragem linear e invariante no tempo, você comaole o sinal com a resposta de impulso do sistema. Se você está "medindo a semelhança" entre dois sinais, então você correlaciona-os.
O que é correlação cruzada no processamento de sinal?
No processamento de sinal, a correlação cruzada é uma medida de similaridade de duas séries em função do deslocamento de um em relação ao outro. Isso também é conhecido como produto de ponto deslizante ou produto interno deslizante.
A CNN usa convolução ou correlação cruzada?
Antes de entrarmos em alguma teoria, é importante observar que nos CNNs, embora o chamamos de convolução, é realmente uma correlação cruzada. É uma técnica, mas em uma CNN não giramos o filtro, conforme necessário em convoluções típicas.
