visio画二维卷积运算
时间: 2025-04-18 14:44:08 浏览: 70
### 使用Visio绘制二维卷积运算示意图
#### 绘制准备
在Visio中创建新绘图文档,选择合适的模板。对于技术图表,建议选用“流程图”或“软件和数据库”的模板。
#### 定义基本元素
定义用于表示输入矩阵、滤波器(即卷积核)、滑动窗口位置以及输出特征映射的基本图形组件。通常这些可以用矩形来代表不同的层或阶段,并通过箭头指示数据流动方向[^1]。
#### 构建输入图像与卷积核
- **输入图像**:绘制一个较大的网格状矩形作为待处理的输入图像区域。
- **卷积核**:紧邻输入图像旁边放置一个小一些的正方形框体,用来展示具体的权重参数构成的小型矩阵形式;此部分应清晰标注其大小及内部具体数值。
#### 展现卷积过程中的移动机制
为了直观表现卷积过程中滤波器是如何遍历整个输入空间,在两者之间添加一系列虚线连接点并附加说明文字解释每次位移的具体步幅(step size),同时还可以额外增加几个中间状态快照以强调不同时间点下的相对位置关系变化情况。
#### 描述激活函数作用前的结果累积
当完成一次完整的扫描之后,则需进一步呈现累加求和所得局部响应值的过程——可以在上述基础上再追加一层新的矩形结构,专门负责接收来自各处贡献最终形成的单个神经元兴奋程度衡量指标。
#### 应用非线性变换
紧接着引入非线性的概念,比如ReLU(Rectified Linear Unit), Sigmoid, Tanh等常用选项之一应用于刚刚获得的数据集之上,以此模拟真实世界里生物神经系统的工作原理特性。此时可考虑采用颜色渐变填充的方式区分正值区间的活跃度差异等级。
#### 输出特征图生成
最后一步便是汇总所有经过前述步骤加工改造过的单元格共同组成一张全新的缩小版抽象级别更高的表征形式—这就是所谓的“Feature Map”。同样地,记得要用适当的颜色编码方案帮助观者快速识别重要信息所在之处。
```python
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
def plot_convolution(input_image, kernel, output_feature_map):
fig, axes = plt.subplots(1, 3, figsize=(15, 5))
# 输入图像可视化
im_input = axes[0].imshow(input_image, cmap='gray')
axes[0].set_title('Input Image')
fig.colorbar(im_input, ax=axes[0])
# 卷积核可视化
im_kernel = axes[1].imshow(kernel, cmap='coolwarm', vmin=-np.abs(kernel).max(), vmax=np.abs(kernel).max())
axes[1].set_title('Convolution Kernel')
fig.colorbar(im_kernel, ax=axes[1])
# 特征图可视化
im_output = axes[2].imshow(output_feature_map, cmap='viridis')
axes[2].set_title('Output Feature Map')
fig.colorbar(im_output, ax=axes[2])
plt.show()
```
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