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本文目录一览：
- 1、如何理解卷积,另外如何理解图像处理中的卷积
- 2、图像分割:全卷积神经网络(FCN)详解
- 3、第一代图卷积网络:图的频域网络与深度局部连接网络
如何理解卷积,另外如何理解图像处理中的卷积
在图像处理中，卷积操作可以通过一个固定的滤波器与原始图像进行卷积运算，以提取出图像中的不同特征。
步骤 对函数f（t）和g（t）进行离散化处理，变为离散信号。对于离散信号，通过采样得知其值域adc和定义域t，无法知道函数原型，也就是说一般是隐函数。卷积运算分为两部分，fg信号的乘法以及后续积分。
在这个公式中，f和g是两个函数，*表示卷积操作，(f * g)(t)表示函数f和g的卷积结果。卷积操作可以理解为将一个函数与另一个函数进行加权平均的过程。
图像分割:全卷积神经网络(FCN)详解
1、作为计算机视觉三大任务（图像分类、目标检测、图像分割）之一，图像分割已经在近些年里有了长足的发展。这项技术也被广泛地应用于无人驾驶领域中，比如用来识别可通行区域、车道线等。
2、简单来说，就是将 CNN中的fc（全连接）层换成了卷积层 ，网络结构中不在具有fc层。
3、卷积层负责提取图像中的局部特征；池化层用来大幅降低参数量级(降维)；全连接层类似传统神经网络的部分，用来输出想要的结果。
第一代图卷积网络:图的频域网络与深度局部连接网络
假设输入信号是 上的实值信号，以 来代表第 层的卷积核的数量，也代表了第 层feature map的数量和信号的维度(类比CNN，卷积核的数量等于feature map的数量，也就是卷积后的信号特征的维度)。
卷积神经网络是近年发展起来，并引起广泛重视的一种高效识别方法。
式(3)就是标准的第一代GCN中的layer了， 其中 是激活函数， ，就跟三层神经网络中的weight一样是任意的参数，通过初始化赋值然后利用误差反向传播进行调整， 就是graph上对应于每个顶点的feature vector(由数据集提取特征构成的向量)。
每个卷积层，会有一整个集合的卷积核，有多少个卷积核，输出就有多少个通道。每个卷积核生成一个特征图，这些特征图堆叠起来组成整个输出结果。 卷积核体现了参数共享和局部连接的模式。
全连接层在整个卷积神经网络中起到“分类器”的作用，即通过卷积、激活函数、池化等深度网络后，再经过全连接层对结果进行识别分类。
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