关于卷积操作是如何进行的就不必多说了，结合代码一步一步来看卷积层是怎么实现的。 代码来源：https://github.com/eriklindernoren/ML-From-Scratch 先看一下其基本的组件函数，首先是determine_padding(filter_shape ...

左边10的部分表示较亮的部分，可以看到将左边图片中间的线-->右边图片扩大加粗了。 区分 两者的变化。 2、padding的意义：（n+2p-(f-1))**2 有步长[(n+2p-f)/s ]+1 第一、防止图片经过多次卷积之后大小变 ...

现在假设卷积前的特征图宽度为N，卷积后输出的特征图宽度为M，那么它们和上述设置的参数之间的关系是怎样的呢？首先可以确定的是padding之后的矩阵宽度等于N+2 x padding。另一方面，卷积核滑动次数等于M-1 根据上图的关系，可以建立下面的等式 于是输出 ...

1. 卷积与反卷积 如上图演示了卷积核反卷积的过程，定义输入矩阵为 I（4×4），卷积核为 K（3×3），输出矩阵为 O（2×2）： 卷积的过程为：Conv(I,W)=O 反卷积的过称为：Deconv(W,O)=I（需要对此时的 O 的边缘进行延拓 padding） 2. 步长 ...

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 N = ( W + 2*P - F ) / S + 1 输入图片的大小为N * N ...

普通卷积 输入卷积：Win * Hin * Cin卷积核：k * k 输出卷积：Wout * Hout * Cout 参数量：（即卷积核的参数）k * k * Cin * Cout或者：(k * k * Cin + 1) * Cout （包括偏置bias）计算量：k * k * Cin ...

1、参数共享的道理 　　如果在图像某些地方探测到一个水平的边界是很重要的，那么在其他一些地方也会同样是有用的，这是因为图像结构具有平移不变性。所以在卷积层的输出数据体的55x55个不同位置中，就没有必要重新学习去探测一个水平边界了。 　　在反向传播的时候，都要计算每个神经元对它的权重的梯度 ...

深度学习可形变卷积 Deformable Convolutional Networks 参考文献链接：https://arxiv.org/pdf/1703.06211.pdf 参考代码链接： https://github.com/ msracver/Deformable-ConvNets ...