原文:卷基层stride,padding,kernel_size和卷积前后特征图尺寸之间的关系

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 x padding。另一方面,卷积核滑动次数等于M 根据上图的关系,可以建立下面的等式 于是输出矩阵的宽度就等于 特别地,如果需要卷积操作不改变矩阵宽度,即M N,则填充宽度为 记录完毕 节选自:https: zhuanlan.zhihu.c ...

2021-09-08 11:08 0 202 推荐指数:

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Convolutional Neural Networks(4):Feature map size,Padding and Stride

在CNN(1)中,我们用到下图来说明卷积之后feature maps尺寸和深度的变化。这一节中,我们讨论feature map size, padding and stride。 首先,在Layer1中,输入是32x32的图片,而卷积之后为28x28,试问filter的size ...

Mon May 14 11:35:00 CST 2018 0 958
nn.MaxPool2d()的kernel_size为tuple用法

https://blog.csdn.net/qq_40210472/article/details/87895626 1. nn.Conv2d nn.Conv2d 输入信号的形式为(N, Cin, H, W), N表示batch size,Cin​表示channel个数,H,W分别表示特征 ...

Tue Aug 11 07:05:00 CST 2020 0 842
卷积与反卷积以及步长stride

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 ...

Sat Sep 09 22:58:00 CST 2017 0 2193
 
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