有关相关和卷积最本质理解的最通俗理解

有关相关和卷积的理解

---最通俗深刻的解释，从没有书上这么讲

一、本质原理-----并且用通俗易懂的话来阐明

相关和卷积的公式都很简单，但是原理真正能吃透的人不是很多。比较自相关和自卷积，可以很好地理解二者的区别和联系，以及理解他们究竟是干嘛的。相关是两个时间序列（频域的当然也可以）相似的程度（这个相似程度不仅包含表示幅度这方面的形状，还包含持续时间这方面的起始终止），当两个信号形状一样且起始终止时刻一模一样时，其相关性是最高的。

卷积呢，则是两个时间序列之间一种激励和响应得出结果的关系。将一个时间信号作为输入序列，另一个信号作为系统的响应。设前者为x(n),后者为h(n),则由于二者各自都有个时间的参数，但二者在时间上不一定同步。卷积关心的正是二者在时间不同步的情况下（各个时间）激励和响应作用的结果。并且，这种响应是非因果的，即是不仅要考虑某一时刻输入信号的响应，还要全部包含这之前所有输入的响应。实际上，根据卷积的数学表达式，真正的卷积定义我们很难理解。因为数字信号处理中两个有限长度离散信号卷积的四步计算法计算结果是从一个负数开始的时间序列（一般），因为本来这两个信号也经常被定义为从负数的时刻开始。时刻为负，这不符合常规逻辑！反而是在matlab中，系统函数conv则是将两个信号看成都是从0时刻开始，得出的卷积也是从0时刻开始的时间序列。这就很好理解了。两个时序信号，都是从0时刻开始有值，那么卷积（相互作用）结果肯定是从0时刻（开始有信号）开始。这很自然。

接下来，就是关键了。对于x(n)的一个时刻，比如x(m),必定有一个输入值，输入了系统h(n),此时对于系统来说，这是x(m)第一次输入，则对其的响应是

h(n)的第一个值，即h(0),二者作用（即是相乘），得到此时系统对x(m)的输出。但是，这只是系统输出的一部分，如前所述，整个输出还应包含此前m-1个输入信号与系统作用的结果。可以这样解释，当输入已经变到x(m)时，实际上输入信号的前m-1个序列必定已经输入了，而此时我们是把x(m)的时刻记作0时刻，那么很显然前面的那些x(0)、x(1)、x(m-1)对应的时刻都是已经过去了的时刻，在h(n)是的时间轴上是在后面了，他们的响应是系统在对应时刻的响应（过了多少个，响应就是那个对应的响应），这就解释了为什么是反折的对应相乘。只要有信号，有响应，那么必定有作用。所有作用叠加（累加，这就涉及到为什么要是线性时不变系统了），才是得出对应于x(n)某一时刻输入系统得到响应的结果！

实际上，将x(n)输入系统h(n)，就是将前者翻转过来写，最先的时刻先输入，对应h(n)前面的值，而x(n)后面时刻的值输入时，对应h(n)的后面的值。至此，那个玄而又玄、老师从来不讲、一直也没有人质疑的问题------为什么卷积就代表了系统对信号的响应输出结果------终于得到的实质而又通俗易懂的阐明！------醍醐灌顶，豁然开朗啊，爽！

这还没完，思维非常细腻、执着、一丝不苟、打破砂锅想到通的你，一定还会纠结那个时刻为负的问题------没事，很简单，既然那么难的本质问题都解决了，还怕这个？时刻为负，即是非因果系统，卷积一样的算，这就是卷积公式了。在matlab中，要自己再去定义了，刚好是将原来conv函数的起始终止点重新定义一下，开始点累加，终止点也累加，得到新的开始、终止点，运算上就over！只是，别得意太早，这里要考虑的卷积结果的时间起始终止位置的问题会有点小复杂。比如，x序列从-3到4，h序列从1到5，那么卷积结果序列为什么是从-3+1=-2开始呢？同理，若h序列是从-1到5，那么卷积结果起始时刻是从-3+（-1）=-4开始的，为什么咧？这样看，对于两个序列，计时并不一样，那么当我们把一个序列变为从0时刻开始时，不妨移动h，相当于把原来时间轴原点移到h的开始时刻点，则若h开始时刻是正，则原点右移；若h开始时刻是负，则原点左移。注意，与此同时，由于时间坐标原点移动，则相应的x的时间序列也要变化！相对应的，当原点向右移时，x时间坐标都要向右移；当原点向左移时，x时间坐标向左移，移动的刻度与原点移动的刻度相等。

结合上例，h从1开始，则原点右移，相应x各时刻也要向右移，于是开始时刻变成-3+1=-2；反之，当h开始时刻是-1，则时间原点要向左移，相应的x 各时刻都向左移，于是-3+（-1）=-4。

起始点的问题得到了解决。接下来就神了---因为，上面只是解决了起始时刻问题，并没有解决起始时刻的卷积怎么算，以h从1时刻开始为例，-2时刻卷积值是怎么算的呢？这里似乎又涉及到一个时间移位的过程，即是，将原来h 序列再一次移动，将起始点与x的起始点重合，再做卷积运算，这就与因果序列中两个序列都是从0开始做卷积一样的算了，即从第一次有重叠信号算到最后一次有信号重叠，时间不断移位。只不过横坐标不一样，即时刻有变化。同样是长度为m+n-1（m、n分别是两个序列的长度），但是再不是从0时刻起始，也就不是到m+n-1时刻终止了。关于这里的开始终止时刻为什么这样定，笔者还没完全想清，只知道这么算了。得到的结果，一般也是个非因果的时间序列，在理论上跟因果的没什么差别，只是，在实际应用中，就很不同了！这个问题，目前笔

者还只能到此，没有什么研究。所以这里可以结啦，呼呼O(∩_∩)O~

二、二者的区别和联系

---简单举一个例子，还可以随便增加例子

dt=.1;

t=[0:dt:2*pi];

x=sin(t); %一个正弦波，0时刻开始，相位为0

[a,b]=xcorr(x,'unbiased');%自相关，且定义为无偏（即将横坐标与理论严格

对准）

subplot(211);plot(b,a)

y=conv(x,x); %卷积

subplot(212);plot(b,y)

图像为

比较自相关和自卷积。同样包含移位和对应相乘，得到的结果序列同样是2n-1（n为原序列长度）且是从-n到n，也即是将一个序列固定从0时刻开始，另一个序列从左向右移动，从两个序列刚开始重合到完全重合再到刚好错开，横坐标即是从-n到n，对应为相乘在求和得横坐标对应的y值。很容易想到，当两个序列完全错开时，其相关性为0，当两个序列完全重合时，相关值最大,当两序列为其他相对位置时，相关值可能大也可能小。如图一，-60和60的时刻相关值为0,0时刻相关值为最大，在-35左右及35左右时刻，相关值有一个最小值。这只是自相关，比互相关简单。但有了这里的讲解，想必也能总结互相关的一些简单结论。比如互相关结果的时间长度，依然是m+n-1，（m、n分别为两序列的时间长度），当二者错开时，相关为0，当二者有重合时，便能得到一些值，可能为0、正、负，所有相关值中，可能有最大值、最小值，可能有多个，也可能没有规律，等等，具体看了。

卷积不同是因为，卷积包含一个反折过程，自卷积时，先对一个序列作反折（即关于y轴对称），然后再移位，对应相乘，求和，比如对应一个周期的正弦序列，作反折后y轴左右就不是一样的波形了（相位相反），我们考虑移动过程中的一个特殊位置x=0，此时两个波形起始终止位置相同，但是，相位完全相反，因此每一个时刻对应相乘的结果一定是负值，累加结果就更是负值了。在上面的图2中可以看出，0时刻对应的是最小的幅值（y坐标）。这是这种关于y轴反折后相位变为完全相反的信号的卷积特点了。

实际上，卷积和相关在计算时相差一个负号，但是具体计算时要清楚知道这个负号的含义则需要这样深入思考了。

非因果序列的例子就不举了，根据讲解，运算结果可很简单的预知。

基于深度卷积神经网络的图像分类

SHANGHAI JIAO TONG UNIVERSITY 论文题目：基于卷积神经网络的自然图像分类技术研究 姓名: 高小宁 专业：控制科学与工程

基于卷积神经网络的自然图像分类技术研究 摘要：卷积神经网络已在图像分类领域取得了很好的效果，但其网络结构及参数的选择对图像分类的效果和效率有较大的影响。为改善卷积网络的图像分类性能，本文对卷积神经网络模型进行了详细的理论分析，并通过大量的对比实验，得出了影响卷积网络性能的因素。结合理论分析及对比实验，本文设计了一个卷积层数为8层的深度卷积网络，并结合Batch Normalization、dropout等方法，在CIFAR-10数据集上取得了%的分类精度，有效地提高了卷积神经网络的分类效果。 关键词：卷积神经网络，图像分类，Batch Normalization，Dropout Research on Natural Image Classification Based on Convolution Neural Network Abstract: Convolution neural network has achieved very good results in image classification, but its network structure and the choice of parameters have a greater impact on image classification efficiency and efficiency. In order to improve the image classification performance of the convolution network, a convolutional neural network model is analyzed in detail, and a large number of contrastive experiments are conducted to get the factors that influence the performance of the convolution network. Combining the theory analysis and contrast experiment, a convolution layer depth convolution network with 8 layers is designed. Combined with Batch Normalization and dropout, % classification accuracy is achieved on CIFAR-10 dataset. Which improves the classification effect of convolution neural network. Key Words: Convolution neural network(CNN), image classification, Batch Normalization, Dropout

我对美的理解

我对美的理解 “没有美育的教育是不完整的教育”。审美教育是引导学生对自然美、生活美、艺术美和人格美进行审察的心理体验过程。 以往的解释学研究多关注前理解对于理解的影响，并把这种影响看作是决定性的。这种研究的对象其实只是前理解的一个阶段，即从泛历史、泛语言、泛文化向着有所指的语言、有所联系的历史转化的阶段。 我对美学的认识和理解是:这是一门非常深奥而又纯粹的学问。爱美是人的天性，人人都有爱美的能力，但并不是每个人都有研究美的能力和天才。审美和美学根本就是两回事，审美本质上是人类的社会生活现象，而美学则是对这种生活现象作哲学的追问。美学最初隶属于哲学，后来才从哲学中分离出来作为一门独立的学科。从学术的角度来说，美学是跨学科，涉及到哲学、人类学、艺术学等多种学术门类，作为研究，它需要深厚的学术修养，特别是哲学的功底。但现状却是，到处都有美学，美学研究的队伍之庞大和美学著作以及文章之多，让人望洋。 有服饰美学、建筑美学、音乐美学、教学美学、文化美学、装饰美学、体育美学等，各种大的美学门类中又可以划分为更为具体的小的美学门类，如体育美学中又具体有足球美学、篮球美学、舞蹈美学、围棋美学等。现在似乎只差“吃饭美学”、“解溲美学”之类的了。但读这些美学论著，我们除了看到一些美学的术语和概念以外，根本就看不到哲学。我们看到，有些甚至写了多本美学专著的学者，对哲学其实一无所知。有的美学论著谈的根本就是一些简单现象以及对现象的体会，不过借用了美学的外表，实际上根本就无深度可言。这里附带谈一下我对实践美学的认识。我认为，实践美学最大限度地发展了马克思《巴黎手稿》中的美学思想，与国内其它美学派别相比，最具有理论阐释功能，但它同样存在严重缺憾。弥补实践美学缺憾的关键，我认为并不是宣布要“超越”或“否定”它——任何想超

评马克思对人的本质的认识

评马克思对人的本质的认识 摘要：马克思在1845年《关于费尔巴哈的提纲》（以下简称《提纲》）中提出了他的著名论断：“人的本质并不是单个人所固有的抽象物，在其现实性上，它是一切社会关系的总和”。①初学者往往认为，该论断真正揭示了人的本质，是马克思关于人的本质思想最完整、最深刻的表述。本文则不以为然，而是试图从纵向梳理马克思对人的本质的认识过程，来透视这一论断所具有的方法论意义；从横向梳理马克思对人的本质认识的三个层面：劳动、社会关系和需要的关系，来揭示人的本质丰富而完整的内涵，以利于我们更好地理解马克思对人的本质的认识。 关键词：人的本质；自我意识；自由；理性；人；劳动；社会关系；需要 人的本质问题是马克思在创建科学理论的活动中所一直关注的问题。对这一问题的认识，马克思经历了一个复杂、艰辛的过程，揭示出多层面的丰富内涵。 一、纵向梳理：马克思对人的本质的认识过程——方法论的转变 以《博士论文》为始，以《提纲》为终，这一过程又可分为三个阶段： 1、从《博士论文》到《德法年鉴》：人的本质是“自我意识”、“自由”、“人” 1841年马克思写了《德谟克利特的自然哲学与伊壁鸠鲁的自然哲学的差别》的博士论文，这主要是出于当时反封建专制的政治需要。这时，他是青年黑格尔派的积极分子，深受自我意识哲学的影响，认为“人的自我意识具有最高的神性。不应该有任何神同人的自我意识相并列。”②《莱茵报》时期，马克思开始直接投身现实的思想斗争和政治斗争。在1842年的《评普鲁士最近的书报检查令》中，他针对普鲁士书报检查制度的反动本质，提出：自由是人类的精神特权，只有自由的出版物才能真正代表人民的精神；这一制度不是理性国家给人民颁布的法律，而是取消公民在法律面前的平等。在《关于林木盗窃法的辩论》中，马克思仍然把国家和法看作正义、理性的代表，应当代表全社会的共同利益，而把林木占有者的“利益占了法的上风”斥责为“下流的唯物主义”。在《黑格尔法哲学批判》中，马克思在费尔巴哈的影响下，把市民社会、国家等社会形式视为“人的本质的实现”或“人的本质的客观化”，把建立在私有制基础上的政治国家视为人的本质的异化。《德法年鉴》时期，马克思开始批判布·鲍威尔的宗教观，探索实现“人类解放”的道路，但他对人的基本观点是“人是人的最高本质”，还明显受到费尔巴哈人本主义的影响。 总之，从《博士论文》到《德法年鉴》，马克思从一个初出茅庐的大学生到

8国家的本质

第八讲国家的本质和作用 在新制度经济学中，国家有时也可理解成一个企业，这个“企业”是由一个统治者，一个统治阶级或一个人民代表拥有的收益或社会产品极大化的组织。国家和企业都可以描述成一个政治体系，在这个政治体系中，策略决策者们的目标部分是冲突的，且认识力是有限的。两者都可以看成是一种社会体系，个人在这种社会体系中投入时间和精力建立社会关系。当然，这二者也存在重要区别。国家是一个超级权威，它可以制定自己的法律，企业则不能，相反，企业必须遵守国家制定的法律。在这一讲，我们用产权、交易成本和合约理论来分析国家及其组织。由此得到的理论称为新制度经济学的国家理论。 根据新制度经济学的观点，国家通过规定产权、提供公共物品和决定游戏规则，而对一国的经济增长和一国的财富产生重大影响，因此，理解国家，有助于解释历史上出现的经济增长和发展，经济停滞和衰退。但最重要的问题还是，政府为何会制定一些阻碍经济增长的规则呢？显然不能假定政府是喜欢或不关心经济衰退。但可以假定政府是合约国家(Contract state)或掠夺国家(Predatory state)。这种国家的统治者目的在于极大化国民收入或税收，更清楚地定义产权和较少的租值消散，应该是这种统治者所欢迎的，因为它们可以扩大税收收入和一般生活水平。 根据新制度经济学的观点，国家或政府没有采取促进经济增长的规则，一定是由于某种交易成本的约束。由此，我们可以得到科斯定理的宏观版本：如果政治和经济领域的交易成本均为零，一国和经济增长和发展基本不受其政府类型的影响。然而，当这两种交易成本为正时，一国内部的权力分配和其制定规则机构的制度结构就是决定经济发展的关键因素。菲吕博腾和平治维齐强调，没有国家理论，产权理论就不能算是完全的。另一方面，没有产权的建立和维护，我们也不能解释国家的存在和本质。 没有社会成员之间最低自愿限度合作的社会生活是不存在的。一上百分之百的专制政权，即一个命令的社会，将是太昂贵的。因此，在一个社会中，即使在专制政权下，个人之间隐性和显性的政治协议也起着重要作用。只有至少有某些协议是自我执行的时候，这种协议制才是稳定的。从理论上来说，这一点是国家理论中最令人着迷的部分，这可以理解成自我执行协议理论应用于一个特别复杂的、长期的个人之间关系的网络。 一、简单的新古典国家理论 众所周知，对国家现在已有各种各样的解释，大致可分为国家的合

关于美的本质的看法

关于美的本质的看法 美学原理课即将结束，在这最后的时刻我又想起了刚开课时那个问题，美是什么？有人说美在比例，美在对称，美是和谐，美是无害，美是美德，充实为美等等。将美归结于一个客观存在的概念，对于这些我无法评论什么。自柏拉图提出了千古疑问“美是什么”之后的几千年，漫漫人都对这个问题提出了无数的见解，但至今都不能有一个准确的定义。我也即将成为一条这样的过江之鲫，虽然是条极其幼小的鱼苗。 我并不认为美是一个客观存在的准确的有明确定义的感念，我认为美是更加唯心的，是出于人类的主观感受。每个人是不同的，审美观也是有差异的，没有人能否定别人的审美观如何，我认为没有人能真正批判别人的审美如何。因为你不是他，你批判的出脚和他人是对不上号的，就类似于用不同体系的东西去强行解释其他体系的问题。 美是个人的主观感受，不论美的对象是如何，这是我对于美的认识。 音乐有美，才让人为之倾倒。有人爱宁静悠远的音乐，有人爱磅礴大气的交响，有人爱清新脱俗的空谷回响，有人爱疯狂嘶哑的摇滚，也有人爱抒情的慢歌。人人都是自私的，都想要肯定自己的，但他却是不能真正否定别人的，因为你不是他。喜欢的音乐带给了自己美的享受，这就是美，哪来的这么多条条框框，哪来的必须的高雅大气，接地气通人情又哪不美。 人们会对彼此的外貌品头论足，认为她美认为他帅认为他酷认为他丑陋。但你认为其美丽的对象，别人却不一定会这么认为；你认为丑陋的对象，别人也不一定这样认为。因为你们不是在同一个标准下看问题，归根结底还是，你们不是同一个人。人们自出生以来与生俱来的大脑所决定的很多东西，决定了看待问题上与他人的不同。他认为她美，她在你眼里就是美；他认为她不美，她在她眼里就不具有美。同是她，却不同具有美。这就是我眼中美的些许意义。

国家的本质

国家的本质 什么是国家的本质？国家是阶级统治的工具，国家的本质属性是阶级性.在剥削阶级社会中，国家就其本质来说一向就是一个或几个剥削阶级的专政。对整个社会来说，国家是统治阶级领导和管理的工具，对被统治阶级国家是镇压和暴力的工具。 标签：国家本质马克思主义社会性 如果说国家问题是关系全部政治的主要的和根本的问题，那么国家的本质问题则是这一主要和根本问题的核心所在。由于人们的阶级立场和研究角度的差异，以及历史和现实的种种因素制约，在国家本质问题上很难取得共识。马克思主义国家理论虽早已为我国理论和学术界普遍接受，但随着研究的发展和深入，对马克思主义国家本质观的理解和认识正在发生一些新的变化。 一、什么是本质 什么是事物的本质，它被什么所决定？从马克思主义[ ]观点来看，本质即事物的根本属性，是组成事物基本要素的内在关键。毛泽东曾说过，一个事物的本质，是这个事物内部所包含的区别于他事物的特殊的矛盾。按照这个说法，国家的本质应该是国家内部所包含的区别于其他事物的特殊矛盾。尽管源于马克思主义作家们的某些论述并没有揭示出国家这个事物内部所包含的区别于其他事物的特殊矛盾。因此，它们都没有揭示出国家的本质到底是什么。 二、什么是国家的本质 从马克思主义观点来看，马克思主义的创始人对此并没有直接的论述。他们只是着重论述过国家的特征。特征属于事物的现象。现象不是事物的本质，但是反映着事物的本质。因此，我们可以把现象，把马克思主义创始人对国家特征的论述作为入门的向导。 国家是一种社会组织。在人类社会中，存在着形态各异的社会组织。一些社会组织仅仅构成或覆盖社会的局部，而另一些社会组织则覆盖社会的整体。国家就是属于覆盖社会整体的社会组织。在人类历史中，除了国家以外，覆盖全社会的组织只有氏族。因此，为了证明国家的特征，并不需要把国家同不覆盖全社会的社会组织一起比较，而是只需要把国家同也覆盖全社会的氏族组织一起比较。恩格斯正是通过这种比较来说明国家的特征的。他说，国家的本质特征，是和人民大众分离的公共权力。 三、国家的本质特征 国家本质性特征的两个层次，是国家内部所包含的矛盾两个方面的表现。因此，我们要认识国家的本质，就要先对其内部矛盾这两个方面分别予以分析。

基于深度卷积神经网络的人脸识别研究

基于深度卷积神经网络的人脸识别研究 深度卷积神经网络主要应用包括语音识别、图像处理、自然语言处理等。本文就当前大环境下研究了卷积神经网络模型在静态环境下人脸识别领域的应用。卷积神经网络模型需要设计一个可行的网络模型，将大量的人脸训练数据集加载到网络模型中，然后进行自动训练，这样就可以得到很好的识别率。把训练好的模型保存下来，那么这个模型就是一个端到端的人脸特征提取器。该方法虽然操作简单，但是需要根据训练数据集设计合理的网络结构，而且最难的关键点是超参数的调整和优化算法的设计。因此本文结合残差网络和融合网络构建了两个与计算资源和数据资源相匹配的网络模型，并通过反复调整超参数和调试优化器使其在训练集上能够收敛，最终还取得较好的识别率。 本文的主要研宄内容和创新点如下： 1.介绍了卷积神经网络的基础理论知识。先从传统人工神经网络的模型结构、前向和反向传播算法进行了详细的分析；然后过渡到卷积神经网络的相关理论，对其重要组成部分如卷积层、激励层、池化层和全连接层进行了具体的阐述；最后对卷积神经网络训练时的一些注意事项进行了说明。 人工神经元是构成人工神经网络的基本计算单元，单个神经元的模型结构如下图所示。

其中，b X W b x w Z T+ = + =∑1 1 1 ) ( ) ( , z f x h h w = x x x x x e e e e z z f e z z f - - - + - = = + = = ) tanh( ) ( 1 1 ) ( ) (σ 卷积神经网路的基本结构

简单的池化过程： 2.对深度学习框架TensorFlow的系统架构和编程模型作了一些说明，并对人脸数据进行预处理，包括人脸检测、数据增强、图像标准化和人脸中心损失。

第一章 美及美的本质

第一章美及其本质 美是什么？ 第一节美学史上的几种观点 一、从物的客观属性和特征方面来说明美的本质 1.毕达哥拉斯学派：美是和谐。 2.苏格拉底：美是合适，美是有用 3.亚里士多德：柏拉图的学生。美就在事物之中，主要是事物的“秩序、匀称与明确”的形式方面。 4.博克：18世纪经验主义美学家博克认为：“我们所谓美，是指物体中能引起爱和类似情感的某一性质或某些性质”。 5.羊大为美。 二、从精神本体和主观心理方面来说明美的本质 1.美是理念 2.黑格尔：美是理念的感性显现。 3. 休谟：美是主观观念 4. 美恶皆在其心 三、从主客二体关系考察美的本质 1.狄德罗的美在关系。 2.朱光潜:美在心与物的关系上。 3.李泽厚先生：美是客观性与社会性的统一。 第二节美的根源 一、劳动使劳动过程和劳动动作成为审美对象 二、劳动使劳动工具成为审美对象 三、劳动使劳动产品成为审美对象 四、社会生产实践是美的终极根源 第三节美的本质 一、什么是对人的本质力量的肯定和确证 人的本质我们可以从两个维度来理解。 1.从人不同于动物的物种特征来理解，在于“自由”“自觉”。 2.人是一切社会关系的总和。

二、美的本质是对人的本质力量的肯定和确证 第四节美的特征 一、非功利性 （一）客观对象不直接唤起主体的实际利益需要。 （二）主体对客体不作实际功利性评价 二、形象性 （一）美以形象呈现 （二）美的形象依赖于人的直觉感悟 三、感染性 四、创造性 第五节美与真、善的关系 一、美和真、善的区别 二、美与真、善的联系 1.美以真为基础，离不开真。 2.美以善为依托，表现了善。 教学目的、要求： 通过学习本章内容，了解美产生的根源及其本质，掌握美的特征及其与真、善的关系，培养学员的审美能力，使学员学会在生活中运用审美的眼光发现美、欣赏美，提高学员鉴赏美的能力和创造美的能力。 教学重点及难点： 1、美的本质及根源 2、美与真、善的关系 课后练习： 1.试举例说明如何理解美的本质。 2.试论美与丑的关系，如何理解波特莱尔的“以丑为美”？ 阅读书目：1.宗白华《美学散步》 2. 朱光潜《文艺心理学》 - 2 -

浅谈对“人的本质安全”的认识(最新版)

When the lives of employees or national property are endangered, production activities are stopped to rectify and eliminate dangerous factors. （安全管理） 单位：___________________ 姓名：___________________ 日期：___________________ 浅谈对“人的本质安全”的认识 (最新版)

浅谈对“人的本质安全”的认识(最新版)导语：生产有了安全保障，才能持续、稳定发展。生产活动中事故层出不穷，生产势必陷于混乱、甚至瘫痪状态。当生产与安全发生矛盾、危及职工生命或国家财产时，生产活动停下来整治、消除危险因素以后，生产形势会变得更好。"安全第一" 的提法，决非把安全摆到生产之上;忽视安全自然是一种错误。 一、物的本质安全与人的本质安全 “本质安全”的概念起源于20世纪60年代，当时指新设计的不打火花、不会引起瓦斯爆炸的电气开关，称之为本质安全电气开关。后来这一概念逐步延伸，泛指设备、设施、工艺、技术等含有内在的能够从根本上防止事故发生的功能。“物的本质安全”也成为安全管理目标之一，它是以科技进步为保障，通过先进的技术、严格的防范措施和设施，确保即使出现误操作也不会引发事故。 “人的本质安全”是“本质安全”概念在近年来的又一次延伸，是“以事为中心”、“以物为中心”的传统安全管理方式向“以人为中心”的现代安全管理方式转变过程中提倡的新主张，认为相当于设备、环境、制度等方面，人的行为处于安全生产的基础地位，人的安全行为的不确定性，是安全生产中一个极大变数。人的观念与行为决定着装备使用的安全和效率，人的安全意识不够、行为不规范，再好的条件也难以从根本上保证安全生产。因此，要通过安全文化建设实

浅谈美的本质

第一节美的本质问题的追问史 就像上述剧中人物一样，人们似乎都可以非常自信地谈论“美是什么”的问题，并且都可 以得出自以为正确的答案。然而，美学史上的情形却正相反。自古希腊时代的柏拉图以来，美 的本质问题已成了美学中最深奥、最困难的问题之一，美学家们一直深感讨论和回答这个问题 的艰难，甚至望而生畏。由于美的本质问题直接与有关世界的存在、人的存在等最基本的哲学 问题联系在一起，因此，要理解美的本质问题，我们有必要首先了解一下有关这一问题的探讨 历史。 一、作为美的定义问题的美的本质问题 从美学史上看，美的本质问题的探讨包括了三个方面，即“什么是美”、“美是怎样存在的”以及“为什么美”。 首先谈“什么是美”。 “什么是美”涉及了美的定义。从柏拉图开始，就不断有学者试图给“美”下一个定义。 在《大希庇阿斯篇》中，柏拉图从各种美的事物如美的花、美的人、美的制度等，一直追溯到“美本身”，希望求得有关“美是什么”的一个确切答案。只是到了最后，他也没有获得一个 明确的观念，只能慨叹“美是难的”①。但是，正如我们在第一章里曾经指出的，柏拉图就此 却开启了一条寻找美的定义的基本思路，即美的本质的探讨应能寻找出那个导致一切美的东西 之所以美的共同本质。除了柏拉图之外，著名哲学家如亚里士多德、西塞罗(Ciceron)、维特罗维奥(Vitruvius)、普洛丁(Plotinus)、奥古斯丁(Augustine)、托马斯·阿奎那（T.Aquinas）等人，都曾给美下过定义。一般说来，在古希腊罗马时代，人们普遍认为美是和谐（这其实也 是直到19世纪西方美学家的共识）；在中世纪，人们认为美是完善（这个观点也一直延续到欧洲大陆的启蒙运动时期）；近代英国经验派美学家则认为美是快感。而自从美学学科诞生以后，关于美的定义更是五花八门、应有尽有。黑格尔所谓“美是理念的感性显现”，就是一个最著 名的定义。 应该说，这种从“美是什么”的角度来理解、探讨美的本质问题的做法，在现代西方美学中已 基本消失了。但由于它在前苏联的美学研究中影响极大，而当代中国美学又主要是借鉴前苏联 美学来讨论这个问题的，因此，我们在当代中国美学中不难发现很多关于“美”的定义，如 “美是自由的形式”（李泽厚）、“美是自由的象征”（高尔泰）、“美是人的本质力量的对 象化”（蒋孔阳）等等。 以今天的眼光来看，把“美的本质”等同于“美的定义”，存在着很大的问题。很显然， 这条由柏拉图开启的思路，带有鲜明的柏拉图主义色彩。柏拉图假定存在着一个可以脱离具体 的美的事物的“美本身”，然后再询问“美本身”究竟是什么。这里，柏拉图其实是忽视了实 体与属性之间的根本区别。就像我们说一个人长得美，这与说一个人长得白在逻辑上是同一类 型的陈述。其中，人是实体，“美”或“白”只是实体的属性；属性可以千千万万，可以定义 实体，但实体则是一个相对独立的东西，属性不能变成实体。当柏拉图提出“美本身”的时候，他就无意中把作为属性的美换成了作为实体的美。这种把“美”实体化的做法，显然是有问题的。我们不妨可以反问一下：“真的存在‘美本身’这样一种东西吗？”回答一定是“不存在”。虽然，我们不能说美学史上所有替美下定义的美学家都与柏拉图一样，都认为存在一个

唯物史观中人的本质教学教材

唯物史观中人的本质

唯物史观中人的本质 一关于人的本质的思想渊源 二马克思关于人的本质三个科学论断 马克思就人的本质提出三个科学论断: 即“劳动或实践是人的本质”、“人的本质是一切社会关系的总和”、“他们的需要即他们的本质”，三者辩证统一。一方面，一定的社会关系是人的活动的具体的历史形式，实践活动是社会关系发展的基础，人的需要又加强了这种社会关系。抛开社会关系，人的实践活动和人的需要同动物就没有任何的差别，更不会有人类社会; 另一方面，实践作为人的存在方式，人的需要是其发展变化的动因，社会关系又作为实践发展变化的结果。抛开实践活动的视野，就不可能理解人的社会关系，或是把这种关系理解为上帝的安排，或是直观地把人理解为抽象的“类”，这样就更不可能满足人的需要，因为人的需要根本无法实现; 最后，人的需要是人的本能，实践活动就是这种本能的现实体现，社会关系又促进了人的需要。抛开人的需要，就不会产生实践活动，也就不会有社会关系，一切就都无从谈起了。在现实的人身上，实践活动是内容，社会关系是形式，人的需要是动力。只有正确地理解三者之间的内在联系，从三者相统一的基础上考察人的本质，才能全面深刻地把握人的本质的丰富内涵。 1、“自由的有意识的活动恰恰就是人的类特性”

马克思对人“自由的有意识的活动”的类本质的揭示，把马克思主义人的本理论与以往的人的本质理论彻底区别开来，它构成了马克思主义人学理论的前提和基础。这是因为： 第一，自由的有意识的劳动实践作为人的本质，从根本上把人和动区别开来。在《德意志意识形态》中，马克思与恩格斯明确地阐述了人区别于动物的类本质，认为可以根据意识、宗教或随便别的什么来区别人和动物，但在人们自己开始生产他们所必需的生活资料的时候，他们就开始把自己和动物区别开来。由于动物的活动只是按照它所属的那个种的尺度和需要进行，因而动物的“劳动”归根到底只能是一种本能的结果，它们不仅不懂得其他种的尺度，而且也没有意识到其 他种的非我存在。所以，动物没有自我与对象的区分，不能自觉其活动，当然也不能自觉其活动的限制。然而，人的活动的性质却与动物有着根本性的不同，从根本上而言乃是自由的有意识的。因而，人的活动的自由是一种意识到的自由，人能区分自我与他我、主体与客体，人自觉到非我的存在与自我存在的相异和对立，这就使人不仅能“按照他所属的那个种的尺度和需要”进行生产，还能“懂得按照任何一个种的尺度来进行生产”。就是在这种意义上，我们说人的活动的性 质是自由的有意识的，人的劳动实践活动与动物本能活动的根本差别就在于此。

基于深度卷积神经网络的图像分类

Equation Chapter 1 Section 1 令狐采学 SHANGHAI JIAO TONG UNIVERSITY 论文题目：基于卷积神经网络的自然图像分类技术研究 姓名: 高小宁 专业：控制科学与工程

基于卷积神经网络的自然图像分类技术研究 摘要：卷积神经网络已在图像分类领域取得了很好的效果，但其网络结构及参数的选择对图像分类的效果和效率有较年夜的影响。为改良卷积网络的图像分类性能，本文对卷积神经网络模型进行了详细的理论阐发，并通过年夜量的比较实验，得出了影响卷积网络性能的因素。结合理论阐发及比较实验，本文设计了一个卷积层数为8层的深度卷积网络，并结合Batch Normalization、dropout等办法，在CIFAR10数据集上取得了88.1%的分类精度，有效地提高了卷积神经网络的分类效果。 关键词：卷积神经网络，图像分类，Batch Normalization，Dropout Research on Natural Image Classification Based on Convolution Neural Network Abstract: Convolution neural network has achieved very good results in image classification, but its network structure and the choice of parameters have a greater impact on image classification efficiency and efficiency. In order to improve the image classification performance of the convolution network, a convolutional neural network model is analyzed in detail, and a large number of contrastive experiments are conducted to get the factors that influence the performance of the convolution network. Combining the theory analysis and contrast experiment, a convolution layer depth convolution network with 8 layers is designed. Combined with Batch Normalization and dropout, 88.1% classification accuracy is achieved on CIFAR10 dataset. Which improves the classification effect of convolution neural network. Key Words:Convolution neural network(CNN), image classification, Batch Normalization,Dropout 目录 基于卷积神经网络的自然图像分类技术研究- 1 - 1引言-2- 2卷积神经网络的模型阐发-3- 2.1网络基本拓扑结构- 3 - 2.2卷积和池化- 4 - 2.3激活函数- 5 - 2.4 Softmax分类器与价格函数- 6 - 2.5学习算法- 7 - 2.6 Dropout- 9 - 2.7 Batch Normalization- 10 - 3模型设计与实验阐发-10- 3.1 CIFAR10数据集- 10 - 3.2 模型设计- 11 -

美术鉴赏——对美的认识

美术鉴赏——对美的认识 在姹紫嫣红的春日，去领略繁花似锦的美景；在苍翠葱郁的夏日，去游览如画般的山水；在硕果丰收的秋日，去捕捉丰收的喜悦，去拾得满地金黄；在银装素裹的冬日，去感受大自然的静谧，领悟不尽的神奇……这都是人们对美的认识的表现。美的认识在本质上是一种感性与理性统一复杂的心理活动，具体地说，美的认识是审美主体在对审美客体进行的感受、体验、鉴别、领悟、评判和再创造的过程中，得到的悦耳悦目，悦心悦意，悦志悦神的审美享受。而高雅健康的审美享受又总是和道理情操等方面的审美教育有机结合的。 美的本质问题提出至今已有二千多年，经历了曲折的发展历程。传统美学主要回答了“美是什么”。马克思主义美学提出“美是人本质力量的对象化”这一美本质命题，对传统美学进行了总结。然而这一命题方式本身的缺陷使传统美学面临危机。当代分析美学应运而生，对传统美学进行消解，彻底否定了美本质。分析美学一方面解决了传统美学的危机，另一方面又否定了美学，使美学有走向灭亡的危险。美学研究只有站在历史唯物主义和辩证唯物主义的哲学、美学高度，以马克思主义美学为指导，同时吸纳各美学流派的积极方法和研究成果，才能使美本质研究取得实质性进展。 一、美是人的本质力量的对象化。 传统美学美本质研究滥觞于柏拉图，只是把美本质抽象地、机械地揭示了马克思主义站在历史唯物主义和辩证唯物主义的高度，对传统哲学进行了扬弃，批判地继承并发展、改造了唯心主义和旧唯物主义的哲学思想，创造了科学的、辩证的、历史的、唯物的马克思主义哲学。马克思主义美学就建立在这一哲学思想之上。马克思主义美学从人类的物质实践中把握意识与存在、精神和物质的相互转化关系，从人、人的本质中把握美和美的本质，从人的类本质、类命运中看待美和美的本质，为全面深刻地把握美的本质提供了理论指导和方法，使美本质研究视野进一步开阔，取得了前所未有的研究成果。 传统美学正是基于这样一种哲学观念所界定的先验的美作为衡量艺术的标准，因此在艺术发展多元化的今天面临着其自身形态无法解决的契机。以维特根斯坦为首的分析美学从其分析哲学出发，认为当代西方美学所面临的危机，用现存的美学方法和观念根本无法解决，只有跳出传统美学的思维定势，打破传统美

浅谈对“人的本质安全”的认识

浅谈对“人的本质安全”的认识 一、物的本质安全与人的本质安全 “本质安全”的概念起源于20世纪60年代，当时指新设计的不打火花、不会引起瓦斯爆炸的电气开关，称之为本质安全电气开关。后来这一概念逐步延伸，泛指设备、设施、工艺、技术等含有内在的能够从根本上防止事故发生的功能。“物的本质安全”也成为安全管理目标之一，它是以科技进步为保障，通过先进的技术、严格的防范措施和设施，确保即使出现误操作也不会引发事故。 “人的本质安全”是“本质安全”概念在近年来的又一次延伸，是“以事为中心”、“以物为中心”的传统安全管理方式向“以人为中心”的现代安全管理方式转变过程中提倡的新主张，认为相当于设备、环境、制度等方面，人的行为处于安全生产的基础地位，人的安全行为的不确定性，是安全生产中一个极大变数。人的观念与行为决定着装备使用的安全和效率，人的安全意识不够、行为不规范，再好的条件也难以从根本上保证安全生产。因此，要通过安全文化建设实现“人的本质安全”，即人在思想上能够时时想到安全，人在行动上能够自觉自愿地按照安全生产标准去执行，做到“想安全、会安全、能安全”。 目前大多数单位的安全管理思路重点仍然是“物的本质安全”这些“物”主要是作业环境、设备、设施等。以现有的技术条件，只要单位能够保证正常的安全投入，“物的本质安全”基本能够实现。 二、所有的安全事故都是人祸 现代安全管理通过大量安全事故案例总结的一个论断即“所有的安全事故都是人祸”。与不可抗拒引发的灾难不同，所有的安全事故背后都有人为的因素。通常分类，事故可分为人的不安全行为和物的不安全因素造成的责任事故。而设备的事故有它本身设计或维护的原因，间接原因其实也都与人的安全行为或操作、管理失误有关。随着科学技术的不断进步，物的本质安全水平已经显著提升，因此由物的安全不安全因素直接引发的安全事故逐渐减少，人们对科技的依赖性也越来越强，对安全的警惕也有所放松，从而导致直接由人为因素引发的安全事故比例越来越高。

国家的起源及本质

国家理论（终极） 一、国家的起源与本质 国家起源问题是各类国家学说分歧的焦点所在，更是马克思主义与非马克思主义对立的根本点。对于国家起源问题的解释，决定了对于国家性质、国家职能、国家命运等一系列问题的判断。马克思主义在国家起源问题上有两个基本论断：第一，国家不是从来就有的，它是社会发展到一定阶段的产物，这是说明国家产生的时间问题；第二，国家的出现，是社会内部发展的结果。它是生产的发展、私有制的出现、阶级的形成、阶级矛盾不可调和的产物。这是说明国家产生的原因问题。 国家的产生 马克思主义关于国家起源问题的基本论断是：氏族制度的解体是社会内部生产发展的必然结果。氏族制度的解体和国家的产生，都是人类社会内部生产发展的必然结果。国家起源于社会内部基本矛盾的运动。 在原始社会后期，人类生产能力的发展，促进了分工和交换的出现。在经历三次社会大分工之后，特别是商业的独立标志着人类社会的分工和交换已经达到相当普遍的程度，经济活动一跃而成为人类生活的主要内容，经济利益也上升为决定人际关系的根本因素。 分工、交换、利益分化这些因素的出现，使经济因素逐渐取代血缘因素成为决定人类社会制度的主要因素。随着群婚制度向“一夫一妻制”的被迫过渡，个体家庭逐渐取代氏族成为社会的基本经济单位，生产分工日益细化，商品交换日益频繁，人们之间的利益冲突也越来越广泛，越来越深刻。原始的氏族组织和道德力量已经无力应付这一变化，于是就需要有一个第三种力量，它似乎站在相互斗争的各阶级之上，压制它

们的公开冲突，至多允许阶级斗争在经济领域内以合法的形式进行。于是，氏族制度 被分工及其后果即社会分裂为阶级所炸毁，被新的机关——国家所代替了。 恩格斯关于国家起源的论断 在《家庭、私有制和国家的起源》一书中，恩格斯指出：“国家是社会在一定发展阶 段上的产物；国家是表示：这个社会陷入了不可解决的自我矛盾，分裂为不可调和的 对立面而又无力摆脱这些对立面。而为了使这些对立面，这些经济利益相互冲突的阶级，不致在无谓的斗争中把自己和社会消灭，就需要一种表面上驾于社会之上的力量，这种力量应当缓和冲突，把冲突保持在‘秩序'的范围以内；这种从社会中产生但又自 居于社会之上并且同社会日益相脱离的力量，就是国家。” 恩格斯关于国家的论断，表明了三点： 第一，国家是个历史范畴，这表明了国家产生的时间。国家不是从来就有的，而是人 类社会发展到出现私有制和阶级的特定历史阶段的产物，国家是有阶级社会的社会组织。 第二，国家是阶级矛盾不可调和的产物，国家的存在表明阶级矛盾不可调和。因此国 家绝非公正地代表社会的每一个阶级，而是特定阶级的统治。 第三，国家的作用是缓和冲突，把冲突保持在统治阶级允许的“秩序”的范围之内。 这种秩序是由占统治地位的经济关系和统治阶级的意志决定的。 剥削阶级思想家关于国家起源的理论 剥削阶级思想家关于国家起源的理论可以概括为三种：神权论、暴力论和契约论。 神权论认为，国家是根据神的意志建立的，国家的权力来源于神（天、上帝）。

浅谈对美的本质理解

浅谈对美的本质理解 美学中美有很多含义，如优美，审美对象，美得事物，美感的含义等等。关于美的本质问题，以及美起源于什么，尽管两千多年来，今中外的哲学家、美学家为了揭开美的奥秘，曾经从不同角度进行过艰苦探索，提出了种种关于美的本质的见解,但至今都还没有一个学术上的标准答案，他们提出的观点，综合起来主要有以下4种： 一、从客观精神上去探讨美的本质，把美的本质归结为客观理性、绝对精神等。 主张从美的事物本事去寻找美的本质，把美的本质说成是事物的某种属性、形式、结构或法则等。柏拉图认为美的本质是理念，只有美的理念才是真正的、永恒的美。他认为美的理念是不依赖具体的美的事物的“美本身”，一切具体事物只有以美的理念才能成为美。黑格尔提出“美是理念的感性显现”，他认为美是感性与理性、形式与内容的统一，但在这个统一体中感性形式是从属于理性内容的，是绝对精神的一种显现，美的本质在于理念，在于绝对精神。亚里士多德强调美在于事物“体积与安排”的“整一性”，认为美在于事物的形式、比例。英国威廉荷珈兹指出，构成美的事物有六条原则，即适宜、变化、一致、单纯、错杂和量。他认为曲线是美的线条，比任何直线更能创造美，在优美的形体上直线最少，最美的线条是蛇形线。英国博克认为美是事物本身的性质。他说“所谓美，是指事物中能引起爱或类似情感的莫一性质或某些性质”。 上述哲学家、美学家肯定美是来自客观事物本身，坚持了美的客观质性，引导人们到客观事物中区探求，美的本质，这是正确的，有积极作用。但是，他们仅仅把美看做事物本身的某种特性，割断了美和人、社会的联系，对没的本质的认识是机械的、形而上学的，相当空洞肤浅。 二、从主观心理上去探讨美的本质，把美的本质归结为主观意识、审美感受等。 有的美学家、哲学家不是从客观精神方面而是从主观精神方面去寻找美的本质，认为美是人的主观感受。例如休谟认为美的本质是人的情感愉快；康德认为美的本质是主观情感；叔本华认为是意志；弗洛伊德认为是性本能；桑塔耶那认为是快感；克罗齐认为是直觉。这些观点虽然涉及到审美心理学问题，并在揭示美的社会性能方面有合理之处，但正如马克思所指出的，他们抽象地发展了主观能动的方面，而不知道真正现实的、感性的活动本身，没有看到主观心理是客观物质现实的反映。 三、从客观世界的自然特征出发探求美的本质，认为美的本质就在对象的自然物质形式中，美是事物的某种属性或性质之间的某种关系。 亚里士多德认为美就在于事物的感性形式，在于事物外在形式的“秩序、匀称、明确”，美的本质就是事物的某种形式规则；博克认为美是事物的某些属性——细小、光滑、比例匀称等。这种观点在肯定美在客观事物本身方面有合理之处，但由于他们离开了人的社会性，离开了人的社会生活和实践，只从事物的感性特征和自然性质方面探讨美的本质，因而带有明显的直观性。 四、从主观精神和客观事物的统一中去探讨美的本质。

基于深度卷积神经网络的目标检测

第35卷 第8期 福 建 电 脑 Vol. 35 No.8 2019年8月 Journal of Fujian Computer Aug. 2019 ——————————————— 程胜月，男，1995生，硕士研究生，研究方向为深度学习。E-mail:2968365693@https://www.wendangku.net/doc/7c12848835.html, 。张德贤，男，1961生，博士，研究方向为模式识别、人工智能信息处理。 基于深度卷积神经网络的目标检测 程胜月 张德贤 (河南工业大学信息科学与工程学院 郑州 450001) 摘 要 目标检测是计算机视觉领域中最基本、最具挑战性的课题之一，由于传统检测方法已经不能满足其在精度和速度上需求，深度学习利用其对图像特征强大地分析处理能力，逐渐成为目标检测的主流方向。本文首先对主流卷积神经网络框架进行简述，其次对目标检测中的几种重要的方法具体分析，最后对未来可能的发展方向进行讨论。 关键词 目标检测；卷积神经网络；RCNN ；YOLO ；SSD 中图法分类号 TP183 DOI:10.16707/https://www.wendangku.net/doc/7c12848835.html,ki.fjpc.2019.08.009 Target Detection Based on Deep Convolutional Neural Networks CHENG Shengyue, ZHANG Dexian (School of Information Science and Engineering, Henan University of Technology, Zhengzhou,China, 450001) 1引言 目标检测作为计算机视觉的基本问题之一，是 许多其他计算机视觉任务的基础，如实例分割、图像处理、对象跟踪等[1]。目前，目标检测已广泛应用于无人驾驶、安防监管、视频分析等领域。 传统目标检测方法包含预处理、窗口滑动、特征提取、特征选择、特征分类、后处理等步骤。而卷积神经网络本身具有特征提取、特征选择和特征分类的功能，所以在现在计算能力充足的情况下得到充分发展。 2主流深度卷积网络的发展 1998年Yann LeCun 提出的LeNet-5网络是首次成功应用于数字识别问题的卷积神经网络。但是由于当时计算能力不足，未能受到重视。直到2012年AlexNet 在ImageNet 图像分类任务竞赛中获得冠军，目标检测才迎来深度卷积神经网络的时代。 2.1 AlexNet AlexNet 由5个卷积层和3个全连接层组成，使用数据增广和Dropout 防止过拟合，并且提出了 局部响应归一化来提高模型的泛化能力。 2.2 VGGNet VGGNet 获得了2014年ILSVRC 比赛的亚军和目标定位的冠军。到目前为止，VGGNet 依然被广泛使用来提取图像的特征。VGGNet 主要是证明了增加网络的深度可以提高最终的性能。 2.3 GoogleNet GoogleNet 分析得出增加网络的深度和宽度可以提升性能，但同时不可避免的增加参数，造成过拟合和计算量过大。因此提出Inception 结构将稀疏矩阵聚类成相对稠密的子空间矩阵提高计算性能。 2.2 ResNet ResNet 指出随着卷积神经网络深度的增加，却出现梯度消失现象造成准确率的下降。ResNet 通过恒等映射解决深层网络梯度消失问题，大幅度提升深度卷积网络的性能。 3目标检测算法 手工设计特征的目标检测方法在2010年左右

基于深度卷积网络的图像超分辨率--译文 董超

基于深度卷积网络的图像超分辨率 摘要：提出一种深度学习方法单一图像超分辨率(SR)。我们的方法直接学习一个端到端的低/高分辨率图像之间的映射。映射表示为卷积神经网络(CNN)的深处低分辨率图像作为输入和输出的高分辨率。我们进一步证明传统基于稀疏编码的SR方法也可以被视为一个深卷积网络。但与传统方法的是分别处理每个组件,我们的方法共同优化所有层。我们深CNN还一个轻量级的结构,展示了先进的修复质量,为达到快速的实际在线使用。我们将探讨不同的网络结构和参数设置来实现性能和速度之间权衡。此外,我们扩展我们的网络同时应对三个颜色通道,并显示更好的整体重建质量。 1介绍 单一图像超分辨率(SR)[20],旨在恢复高分辨率图像从一个低分辨率图像,是计算机的一个经典问题愿景。这个问题本质上是不适定的因为多样性存在对于任何给定的低分辨率的解决方案像素。换句话说,它是一个欠定的逆问题,并不是唯一的解决方案。这样的通常由约束减轻问题解空间的先验信息。学习先验,最近主要是采用最先进的方法基于实例的[46]策略。这些方法要么利用内部相似性的图像[5],[13],[16],[19],[47],或者从外部学习映射函数低收入和高分辨率的范例对[2],[4],[6],[15],[23],[25],[37],[41],[42],[ 47],[48],[50],[51]。外部的基于基于实例的方法可以制定通用图像超分辨率,或者可以设计合适领域特定的任务,例如,人脸幻觉[30],[50],根据训练样本提供。 基于稀疏编码的方法[49],[50]老代表外部基于实例的方法之一。这涉及几个步骤的解决途径。首先,人口出现的重叠的块输入图像和预处理(如。,减去的意思是和归一化)。这些块然后编码由一个低分辨率的字典。稀疏的系数传入的高分辨率字典重建高分辨率块。重叠重建块聚合(如。通过加权平均)来产生最终的输出。这个途径通过基于最外部的实例的方法共享,特别注意学习和优化词典[2],[49]、[50]或构建有效的映射功能[25]、[41]、[42],[47]。然而,其余的途径已经很少优化或步骤考虑在一个统一的优化框架。 在本文中,我们表明,上述途径相当于深卷积神经网络[27](更多细节在3.2节)。出于这事实上,我们考虑一个卷积神经网络直接学习一个端到端的低收入和之间的映射高分辨率图像。我们的方法从根本上不同于现有外部基于实例的方法,在我们这没有明确学习词典[41],[49]、[50]或繁殖[2]、[4]为建模的块空间。这些都是隐式地实现通过隐藏层。此外,块提取和聚合也制定了卷积层,所以在优化。在我们的方法中,整个SR途径完全是通过学习,很少的前/后处理。 我们命名该模型超分辨率卷积神经网络(SRCNN)1。被提议的SRCNN 有一些吸引人的属性。首先,它的结构是故意设计简单,然而, 相比之下最先进的基于实例的方法，提供了优越的