TensorFlow與caffe中卷積層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中： TF中 ...
原文：feature map 大小以及反卷積的理解
邊長的計算公式是： output h originalSize h padding kernelSize h stride 輸入圖片大小為 ，依次經過一層卷積 kernel size ，padding ，stride ，pooling kernel size ，padding ，stride ，又一層卷積 kernel size ，padding ，stride 之后，輸出特征圖大小為： 為 . ...
2019-03-03 11:42 0 548 推薦指數：
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