在使用fast rcnn以及faster rcnn做檢測任務的時候，涉及到從圖像的roi區域到feature map中roi的映射，然后再進行roi_pooling之類的操作。比如圖像的大小是（600,800），在經過一系列的卷積以及pooling操作之后在某一個層中得到的feature map ...

feature map的含義(摘自這篇知乎) Feature Map(特征圖)是輸入圖像經過神經網絡卷積產生的結果 。 層與層之間會有若干個卷積核(kernel)，每一層中的每個feature map跟每個卷積核做卷積，對應產生下一層的一個feature map。 feature map ...

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 ...

low-level feature:通常是指圖像中的一些小的細節信息，例如邊緣(edge)，角(corner), 顏色(color),像素(pixels),梯度(gradients)等，這些信息可以通過濾波器、SIFT或HOG獲取； hight-level feature:是建立在low ...

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 ...

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 ...