卷積層輸出大小計算
1 公式 假設 輸入圖片(input)大小為I*I,卷積核(Filter)大小為 K*K，步長(stride)為S，填充(Padding)的像素數為P，那卷積層輸出(output)的特征圖大小為多少呢？ 公式為：O=(I-K+2P)/S+1 2）例子： 我們采用的卷積核大小為K ...
原文：TensorFlow與caffe中卷積層feature map大小計算
剛剛接觸Tensorflow，由於是做圖像處理，因此接觸比較多的還是卷及神經網絡，其中會涉及到在經過卷積層或者pooling層之后，圖像Feature map的大小計算，之前一直以為是與caffe相同的，后來查閱了資料發現並不相同，將計算公式貼在這里，以便查閱： caffe中： TF中： 參考： http: blog.csdn.net lujiandong article details http ...
2017-01-09 17:09 0 3101 推薦指數：
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符號表示： $W$：表示當前層Feature map的大小。 $K$：表示kernel的大小。 $S$：表示Stride的大小。 具體來講： 整體說來，和下一層Feature map大小最為密切的就是Stride了，因為按照CNN的移動方式，是根據Stride來進行移動的，因此除了最后 ...
feature map 大小以及反卷積的理解
（1）邊長的計算公式是： output_h =（originalSize_h+padding*2-kernelSize_h）/stride +1 輸入圖片大小為200×200，依次經過一層卷積（kernel size 5×5，padding 1，stride 2），pooling（kernel ...
深度學習圖片卷積輸出大小計算公式
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struct 大小計算
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tensorflow中的卷積和池化層(一)
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