卷積核輸出特征圖大小的計算
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，只講這張圖，大意就是，有in-channel ...
原文：特征圖大小的計算
卷積中的特征圖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。 .如果計算方式采用 VALID ，則： 其中為輸出特征圖的大小，為輸入特征圖的大小，F為卷積核大小，stride為卷積步長。 .如果計算方式采用 SAME ，輸出特征圖的大小與輸入特征圖的大小保持不變， 其中padding為特征圖填充的圈數。 若采用 S ...
2018-09-26 13:21 1 3356 推薦指數：
相關推薦
關於CNN中特征圖大小的計算公式
’*n’的特征圖。 一直疑惑要怎么理解這個式子，雖然驗證過多個卷積計算，證明feature map的 ...
計算卷積神經網絡中特征圖大小的公式
最近復習了一下卷積神經網絡，好久沒看都搞忘了。 計算特征圖的公式如下： 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 ...
空洞卷積 特征圖大小及感受野計算
的感受野大小為： 2、特征圖大小計算。假定輸入空洞卷積的大小為 i，步長 為 s ,空 ...
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=1時，輸出特征圖的大小計算方法為input_height - filter_height +1 相同填充 ...
卷積與反卷積輸出特征圖計算
是VALID模式，所以，按照第一個網址直接計算就可以 反卷積：https://zhuanlan.zh ...
Latex向上\向下取整語法 及卷積特征圖高寬計算公式編輯
向下\向上取整 在編輯卷積網絡輸出特征高寬公式時，需用到向下取整，Mark一下。 向下取整 \(\lfloor x \rfloor\) $\lfloor x \rfloor$ 向上取整 \(\lceil x \rceil\) $\lceil x \rceil$ 特征圖高寬公式 ...
python計算紋理特征
利用python的skimage.feature.texture計算灰度共生矩陣和紋理特征，支持contrast、dissimilarity、ASM、homogeneity、energy、corelation六種，缺少Entropy，需要修改源碼，自己添加 ...