原文:卷积操作特征图输出大小

卷及神经网络的卷积操作对输入图像的边缘位置有两种处理方式: 有效填充 边缘填充 有效填充:滤波器的采样范围不超过图片的边界,strides 时,输出特征图的大小计算方法为input height filter height 相同填充,滤波器采样范围超过边界,且超过边界部分使用 填充,strides 时,输出特征图的大小和输入图一样,即output height input height 有效填充 ...

2017-06-12 00:57 0 1205 推荐指数:

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卷积输出特征大小的计算

先讲一下是怎么卷积的。一般输入的是RGB颜色空间的图片,即有三个通道。可以理解为这三个通道的每个对应的数值组合在一起表示了这一张图片。 卷积操作过程:(通道数变化的原理) 先从一张示意图说起,卷积基础概念和操作步骤就不啰嗦了,只讲这张,大意就是,有in-channel ...

Sat Sep 07 17:40:00 CST 2019 0 2809
卷积与反卷积输出特征计算

卷积:https://blog.csdn.net/tlzhatao/article/details/84541830(直接给公式) https://blog.csdn.net/liuweiyuxiang/article/details/88111943(这个说的详细一点) pytorch中默认 ...

Wed Jan 01 00:46:00 CST 2020 0 800
计算卷积神经网络中特征大小的公式

最近复习了一下卷积神经网络,好久没看都搞忘了。 计算特征的公式如下: 其中n表示原来图像的大小,p表示padding的大小,f表示filter的大小,s表示stride,计算完成之后向下取整,就可以了。这里记录一下这个公式,以免自己搞忘了。同时,还有一个容易搞忘的地方是,在图像 ...

Fri Oct 29 18:06:00 CST 2021 0 837
特征大小的计算

卷积中的特征大小计算方式有两种,分别是‘VALID’和‘SAME’,卷积和池化都适用,卷积除不尽的结果都向下取整,池化除不尽的结果都向上取整。 1.如果计算方式采用'VALID',则: 其中为输出特征大小,为输入特征大小,F为卷积大小,stride为卷积步长。 2. ...

Wed Sep 26 21:21:00 CST 2018 1 3356
卷积网络中的通道(Channel)和特征

转载自:https://www.jianshu.com/p/bf8749e15566 今天介绍卷积网络中一个很重要的概念,通道(Channel),也有叫特征(feature map)的。 首先,之前的文章也提到过了,卷积网络中主要有两个操作,一个是卷积 ...

Mon Feb 17 22:04:00 CST 2020 0 2111
卷积网络中的通道(Channel)和特征

转载自:https://www.jianshu.com/p/bf8749e15566 今天介绍卷积网络中一个很重要的概念,通道(Channel),也有叫特征(feature map)的。 首先,之前的文章也提到过了,卷积网络中主要有两个操作,一个是卷积 ...

Fri Mar 08 01:25:00 CST 2019 0 5564
卷积输出大小计算

1 公式 假设 输入图片(input)大小为I*I,卷积核(Filter)大小为 K*K,步长(stride)为S,填充(Padding)的像素数为P,那卷积输出(output)的特征大小为多少呢? 公式为:O=(I-K+2P)/S+1 2)例子: 我们采用的卷积大小为K ...

Sun Feb 23 03:10:00 CST 2020 0 689
 
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