Correlación cruzada vs procesamiento de señal de convolución

En el procesamiento de señal / imagen, la convolución se define como se define como la integral del producto de las dos funciones después de que una se invierte y cambia. Por otro lado, la correlación cruzada se conoce como producto de punto deslizante o producto interno deslizante de dos funciones. El filtro en correlación cruzada no se invierte.

1. ¿Cuál es la diferencia entre correlación cruzada y convolución??
2. Por qué usar la convolución en lugar de la correlación?
3. ¿Qué es la correlación cruzada en el procesamiento de señales??
4. ¿CNN usa convolución o correlación cruzada??

¿Cuál es la diferencia entre correlación cruzada y convolución??

Correlación cruzada y convolución son operaciones aplicadas a las imágenes. Correlación cruzada significa deslizar un núcleo (filtro) a través de una imagen. Convolución significa deslizar un núcleo volteado a través de una imagen.

Por qué usar la convolución en lugar de la correlación?

Cuál usa depende de la aplicación. Si está realizando una operación de filtrado lineal e invariante, convola la señal con la respuesta de impulso del sistema. Si está "midiendo la similitud" entre dos señales, entonces las correlacas cruzando.

¿Qué es la correlación cruzada en el procesamiento de señales??

En el procesamiento de señales, la correlación cruzada es una medida de similitud de dos series en función del desplazamiento de un en relación con el otro. Esto también se conoce como producto de punto deslizante o producto interno deslizante.

¿CNN usa convolución o correlación cruzada??

Antes de entrar en alguna teoría, es importante tener en cuenta que en CNNS, aunque lo llamamos una convolución, en realidad es correlación cruzada. Es un tecnicismo, pero en un CNN no volteamos el filtro como se requiere en las convoluciones típicas.