TensorFlow与caffe中卷积层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中： TF中 ...
原文：feature map 大小以及反卷积的理解
边长的计算公式是： output h originalSize h padding kernelSize h stride 输入图片大小为 ，依次经过一层卷积 kernel size ，padding ，stride ，pooling kernel size ，padding ，stride ，又一层卷积 kernel size ，padding ，stride 之后，输出特征图大小为： 为 . ...
2019-03-03 11:42 0 548 推荐指数：
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