原文: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,有out channel,你需要把in channel都做卷積操作,然后產出out channel,所以這個w是要層層拆解,w分拆 ...

2019-09-07 09:40 0 2809 推薦指數:

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卷積網絡輸出尺寸計算卷積核相關

先定義幾個參數 輸入圖片大小 W×W Filter大小 F×F 步長 S padding的像素數 P 於是我們可以得出 N = (W − F + 2P )/S+1 卷積核:一個卷積核只有三維,卷積核的厚度對應的被卷積特征的通道數,卷積核的個數 ...

Sat Dec 02 02:42:00 CST 2017 0 4354
卷積核特征提取

線性濾波與卷積的基本概念 線性濾波可以說是圖像處理最基本的方法,它可以允許我們對圖像進行處理,產生很多不同的效果。做法很簡單。首先,我們有一個二維的濾波器矩陣(有個高大上的名字叫卷積核)和一個要處理的二維圖像。然后,對於圖像的每一個像素點,計算它的鄰域像素和濾波器矩陣的對應元素的乘積 ...

Mon Jun 04 03:11:00 CST 2018 1 5612
卷積操作特征輸出大小

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,輸出特征大小計算方法為input_height - filter_height +1 相同填充 ...

Mon Jun 12 08:57:00 CST 2017 0 1205
卷積核的參數量和計算

卷積核的參數量和計算卷積計算量 通常只看乘法計算量: 標准卷積方式 C代表通道數,Ci輸入通道數,C0為輸出通道數。H*W為長寬 如下圖;當前特征Ci * H * W ,把特征復制C0個,分別與3*3*Ci的卷積核進行卷積輸出特征大小C0 * H * W ...

Sat Feb 15 02:05:00 CST 2020 0 1313
卷積核

以一張圖片作為開始吧: 這里的輸入數據是大小為(8×8)的彩色圖片,其中每一個都稱之為一個feature map,這里共有3個。所以如果是灰度,則只有一個feature map。 進行卷積操作時,需要指定卷積核大小,圖中卷積核大小為3,多出來的一維3不需要在代碼中指定,它會 ...

Fri Dec 04 06:38:00 CST 2020 0 751
 
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