加权卷积 - 加权卷积技术,学习,经验文章

一勺汤

2 天前

加权卷积算子：基于空间密度函数的 CNN 特征提取优化在深度学习中，卷积神经网络（CNNs）依赖标准卷积处理图像，但该操作对局部区域像素平等加权，未区分像素相对位置的语义贡献，限制了空间特征的精细化建模。为此，研究者提出加权卷积算子（Weighted Convolution Operator），通过引入空间密度函数，使网络能根据像素与中心位置的距离动态调整权重，强化关键区域特征提取，同时保持与现有 CNN 架构兼容且不增加可训练参数。