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,只讲这张图,大意就是,有in-channel ...
卷积中的特征图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。 .如果计算方式采用 VALID ,则: 其中为输出特征图的大小,为输入特征图的大小,F为卷积核大小,stride为卷积步长。 .如果计算方式采用 SAME ,输出特征图的大小与输入特征图的大小保持不变, 其中padding为特征图填充的圈数。 若采用 S ...
2018-09-26 13:21 1 3356 推荐指数:
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,只讲这张图,大意就是,有in-channel ...
’*n’的特征图。 一直疑惑要怎么理解这个式子,虽然验证过多个卷积计算,证明feature map的 ...
最近复习了一下卷积神经网络,好久没看都搞忘了。 计算特征图的公式如下: 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 ...
的感受野大小为: 2、特征图大小计算。假定输入空洞卷积的大小为 i,步长 为 s ,空 ...
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=1时,输出特征图的大小计算方法为input_height - filter_height +1 相同填充 ...
是VALID模式,所以,按照第一个网址直接计算就可以 反卷积:https://zhuanlan.zh ...
向下\向上取整 在编辑卷积网络输出特征高宽公式时,需用到向下取整,Mark一下。 向下取整 \(\lfloor x \rfloor\) $\lfloor x \rfloor$ 向上取整 \(\lceil x \rceil\) $\lceil x \rceil$ 特征图高宽公式 ...
利用python的skimage.feature.texture计算灰度共生矩阵和纹理特征,支持contrast、dissimilarity、ASM、homogeneity、energy、corelation六种,缺少Entropy,需要修改源码,自己添加 ...