原文:pytorch中,不同的kernel對不同的feature map進行卷積之后輸出某一個channel對應的多個feature map如何得到一個channel的feature map

實際上在卷積操作的時候,比如說,我某一層輸出的feature map的size為 channel的數目為 ,設經過某卷積層之后,網絡輸出的feature map的channel的數目為 從 個channel到 個channel,假設卷積核的kernel為 ,那么這個卷積層的參數就有 ,那么,對於一個具體的操作而言 比如說,輸出feature map有 個通道,對於輸出feature map的第一個 ...

2018-10-24 17:27 0 1400 推薦指數:

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CNNfeature map

個人學習CNN的一些筆記,比較基礎,整合了其他博客的內容 feature map的理解在cnn的每個卷積層,數據都是以三維形式存在的。你可以把它看成許多個二維圖片疊在一起(像豆腐皮豎直的貼成豆腐塊一樣),其中每一個稱為一個feature mapfeature map ...

Sun Dec 02 20:28:00 CST 2018 0 21142
TensorFlow與caffe卷積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: TF ...

Tue Jan 10 01:09:00 CST 2017 0 3101
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 ...

Sun Mar 03 19:42:00 CST 2019 0 548
什么是feature map(個人理解)

前序: 上圖是輸入是 6x6x3的彩色圖片【彩色圖片一般就是3個feature map(紅綠藍)=彩色圖片channel 的數量】,經過2個不同的卷積核,則產生兩個不同特征的輸出輸出的圖片就可以看做是feature mapfeature map的數量:該層卷積核的個數,有多少個 ...

Sat Jul 11 19:36:00 CST 2020 0 20031
 
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