原文:【总结】深度学习图片卷积输出大小计算公式

原文链接:https: www.jianshu.com p c a cfa 输入图片经过卷积后所得特征图大小的计算公式: 先定义几个参数 输入图片大小 W W Filter大小 F F 步长 S padding的像素数 P 于是我们可以得出 N W F P S 输出图片大小为 N N 如:输入图片的shape为 , , , ,对应输入图片大小为 x 输出num output为 ,对应通道数 Fil ...

2017-12-28 10:17 5 3247 推荐指数:

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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)的特征图大小为多少呢? 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
音频中文件大小计算公式(转)

是记录每次采样值数值大小的位数。采样位数通常有8bits或16bits两种,采样位数越大,所能记录声音的 ...

Mon May 22 11:15:00 CST 2017 0 14502
pytorch卷积的输入输出以及计算公式

1、nn.Conv2d class torch.nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1, bias=True) 二维卷积层, 输入的尺度是(N, C_in ...

Tue Mar 16 04:38:00 CST 2021 0 300
php phpqrcode生成二维码大小计算公式

phpqrcode引入文件百度可以找到,这里没有提供,直接上代码 $id = $this->userId;$qrcode_path = UPLOAD_SITE_URL . '/' . ATTA ...

Wed Aug 26 18:31:00 CST 2020 0 778
CNN卷积神经网络的卷积层、池化层的输出维度计算公式

卷积层Conv的输入:高为h、宽为w,卷积核的长宽均为kernel,填充为pad,步长为Stride(长宽可不同,分别计算即可),则卷积层的输出维度为: 其中上开下闭开中括号表示向下取整。 MaxPooling层的过滤器长宽设为kernel*kernel,则池化层的输出维度也适用于上述 ...

Thu Mar 12 03:50:00 CST 2020 0 5382
 
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