原文:pytorch中,不同的kernel对不同的feature map进行卷积之后输出某一个channel对应的多个feature map如何得到一个channel的feature map

实际上在卷积操作的时候,比如说,我某一层输出的feature map的size为 channel的数目为 ,设经过某卷积层之后,网络输出的feature map的channel的数目为 从 个channel到 个channel,假设卷积核的kernel为 ,那么这个卷积层的参数就有 ,那么,对于一个具体的操作而言 比如说,输出feature map有 个通道,对于输出feature map的第一个 ...

2018-10-24 17:27 0 1400 推荐指数:

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CNNfeature map

个人学习CNN的一些笔记,比较基础,整合了其他博客的内容 feature map的理解在cnn的每个卷积层,数据都是以三维形式存在的。你可以把它看成许多个二维图片叠在一起(像豆腐皮竖直的贴成豆腐块一样),其中每一个称为一个feature mapfeature map ...

Sun Dec 02 20:28:00 CST 2018 0 21142
TensorFlow与caffe卷积feature map大小计算

刚刚接触Tensorflow,由于是做图像处理,因此接触比较多的还是卷及神经网络,其中会涉及到在经过卷积层或者pooling层之后,图像Feature map的大小计算,之前一直以为是与caffe相同的,后来查阅了资料发现并不相同,将计算公式贴在这里,以便查阅: caffe: TF ...

Tue Jan 10 01:09:00 CST 2017 0 3101
feature map 大小以及反卷积的理解

(1)边长的计算公式是: output_h =(originalSize_h+padding*2-kernelSize_h)/stride +1 输入图片大小为200×200,依次经过一层卷积kernel size 5×5,padding 1,stride 2),pooling(kernel ...

Sun Mar 03 19:42:00 CST 2019 0 548
什么是feature map(个人理解)

前序: 上图是输入是 6x6x3的彩色图片【彩色图片一般就是3个feature map(红绿蓝)=彩色图片channel 的数量】,经过2个不同的卷积核,则产生两个不同特征的输出输出的图片就可以看做是feature mapfeature map的数量:该层卷积核的个数,有多少个 ...

Sat Jul 11 19:36:00 CST 2020 0 20031
 
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