CNN中feature map、卷積核、卷積核的個數、filter、channel的概念解釋 參考鏈接: https://blog.csdn.net/xys430381_1/article/details/82529397 作者寫的很好,解決了很多基礎問題。 feather 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:
CNN中feature map、卷積核、卷積核的個數、filter、channel的概念解釋 參考鏈接: https://blog.csdn.net/xys430381_1/article/details/82529397 作者寫的很好,解決了很多基礎問題。 feather 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 map。 feature map ...
具體可以看這篇文章,寫的很詳細。https://blog.csdn.net/xys430381_1/article/details/82529397 ...
feature map、卷積核、卷積核個數、filter、channel的概念解釋 feather 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(像豆腐皮一樣),其中每一個稱為一個feature map。 feather map 是怎么生成 ...
原文地址:https://blog.csdn.net/xys430381_1/article/details/82529397 feature map、卷積核、卷積核個數、filter、channel的概念解釋 feather map的理解 在cnn的每個卷積層,數據都是 ...
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 ...
(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 ...
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 map) feature map的數量:該層卷積核的個數,有多少個 ...