原文:卷積操作特征圖輸出大小

卷及神經網絡的卷積操作對輸入圖像的邊緣位置有兩種處理方式: 有效填充 邊緣填充 有效填充:濾波器的采樣范圍不超過圖片的邊界,strides 時,輸出特征圖的大小計算方法為input height filter height 相同填充,濾波器采樣范圍超過邊界,且超過邊界部分使用 填充,strides 時,輸出特征圖的大小和輸入圖一樣,即output height input height 有效填充 ...

2017-06-12 00:57 0 1205 推薦指數:

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卷積輸出特征大小的計算

先講一下是怎么卷積的。一般輸入的是RGB顏色空間的圖片,即有三個通道。可以理解為這三個通道的每個對應的數值組合在一起表示了這一張圖片。 卷積操作過程:(通道數變化的原理) 先從一張示意圖說起,卷積基礎概念和操作步驟就不啰嗦了,只講這張,大意就是,有in-channel ...

Sat Sep 07 17:40:00 CST 2019 0 2809
卷積與反卷積輸出特征計算

卷積:https://blog.csdn.net/tlzhatao/article/details/84541830(直接給公式) https://blog.csdn.net/liuweiyuxiang/article/details/88111943(這個說的詳細一點) pytorch中默認 ...

Wed Jan 01 00:46:00 CST 2020 0 800
計算卷積神經網絡中特征大小的公式

最近復習了一下卷積神經網絡,好久沒看都搞忘了。 計算特征的公式如下: 其中n表示原來圖像的大小,p表示padding的大小,f表示filter的大小,s表示stride,計算完成之后向下取整,就可以了。這里記錄一下這個公式,以免自己搞忘了。同時,還有一個容易搞忘的地方是,在圖像 ...

Fri Oct 29 18:06:00 CST 2021 0 837
特征大小的計算

卷積中的特征大小計算方式有兩種,分別是‘VALID’和‘SAME’,卷積和池化都適用,卷積除不盡的結果都向下取整,池化除不盡的結果都向上取整。 1.如果計算方式采用'VALID',則: 其中為輸出特征大小,為輸入特征大小,F為卷積大小,stride為卷積步長。 2. ...

Wed Sep 26 21:21:00 CST 2018 1 3356
卷積網絡中的通道(Channel)和特征

轉載自:https://www.jianshu.com/p/bf8749e15566 今天介紹卷積網絡中一個很重要的概念,通道(Channel),也有叫特征(feature map)的。 首先,之前的文章也提到過了,卷積網絡中主要有兩個操作,一個是卷積 ...

Mon Feb 17 22:04:00 CST 2020 0 2111
卷積網絡中的通道(Channel)和特征

轉載自:https://www.jianshu.com/p/bf8749e15566 今天介紹卷積網絡中一個很重要的概念,通道(Channel),也有叫特征(feature map)的。 首先,之前的文章也提到過了,卷積網絡中主要有兩個操作,一個是卷積 ...

Fri Mar 08 01:25:00 CST 2019 0 5564
卷積輸出大小計算

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,那卷積輸出(output)的特征大小為多少呢? 公式為:O=(I-K+2P)/S+1 2)例子: 我們采用的卷積大小為K ...

Sun Feb 23 03:10:00 CST 2020 0 689
 
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