原文:卷积核的参数量和计算量

卷积核的参数量和计算量 卷积计算量 通常只看乘法计算量: 标准卷积方式 C代表通道数,Ci输入通道数,C 为输出通道数。H W为长宽 如下图 当前特征图Ci H W ,把特征图复制C 个,分别与 Ci的卷积核进行卷积,输出特征图大小C H W, 用C 个 Ci的卷积核进行卷积操作,所以参数量为 Ci C ,在H W的特征图上操作,故计算量为 Ci C H W . 可以记作 输入输出的pipelin ...

2020-02-14 18:05 0 1313 推荐指数:

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使用更小卷积核的作用——参数量计算的分析

使用更小卷积核的作用 使用更小的卷积核是当前在保证网络精度的情况下,减少参数的趋势之一,在VGG16中,使用了3个3*3卷积核来代替7*7卷积核,使用了2个3*3卷积核来代替5*5卷积核 ...

Fri Mar 15 03:41:00 CST 2019 0 815
深度学习中卷积参数量计算

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:(即卷积核参数)k * k * Cin * Cout或者:(k * k * Cin + 1) * Cout (包括偏置bias)计算:k * k * Cin ...

Thu May 28 18:43:00 CST 2020 0 2679
卷积网络输出尺寸计算卷积核相关

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 + 2P )/S+1 卷积核:一个卷积核只有三维,卷积核的厚度对应的被卷积特征的通道数,卷积核的个数 ...

Sat Dec 02 02:42:00 CST 2017 0 4354
卷积核

以一张图片作为开始吧: 这里的输入数据是大小为(8×8)的彩色图片,其中每一个都称之为一个feature map,这里共有3个。所以如果是灰度图,则只有一个feature map。 进行卷积操作时,需要指定卷积核的大小,图中卷积核的大小为3,多出来的一维3不需要在代码中指定,它会 ...

Fri Dec 04 06:38:00 CST 2020 0 751
卷积层、卷积核

每个卷积核具有长、宽、深三个维度。 卷积核的长、宽都是人为指定的,长X宽也被称为卷积核的尺寸,常用的尺寸为3X3,5X5等;卷积核的深度与当前图像的深度(feather map的张数)相同,所以指定卷积核时,只需指定其长和宽两个参数。 例如,在原始图像层 (输入层),如果图像是灰度图像 ...

Sun Feb 06 00:35:00 CST 2022 0 1118
卷积核输出特征图大小的计算

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 ...

Sat Sep 07 17:40:00 CST 2019 0 2809
TensorFlow中与卷积核有关的各参数的意义

  以自带models中mnist的convolutional.py为例:   1.filter要与输入数据类型相同(float32或float64),四个参数为`[filter_height, filter_width, in_channels, out_channels]`,即卷积核的高/宽 ...

Sun Feb 21 02:13:00 CST 2016 0 4745
1*1的卷积核的原理及作用

1.原理 对于1*1的卷积核来说,实际上就是实现不同通道数据之间的计算,由于卷积窗口为1*1,那么他不会对同一通道上相邻的数据进行改变,而是将不同通道之间的数据进行相加. 输入和输出具有相同的高和宽。输出中的每个元素来自输入中在高和宽上相同位置的元素在不同通道之间的按权重累加 ...

Thu Oct 21 22:05:00 CST 2021 0 1401
 
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