原文:卷基層stride,padding,kernel_size和卷積前后特征圖尺寸之間的關系

現在假設卷積前的特征圖寬度為N,卷積后輸出的特征圖寬度為M,那么它們和上述設置的參數之間的關系是怎樣的呢 首先可以確定的是padding之后的矩陣寬度等於N x padding。另一方面,卷積核滑動次數等於M 根據上圖的關系,可以建立下面的等式 於是輸出矩陣的寬度就等於 特別地,如果需要卷積操作不改變矩陣寬度,即M N,則填充寬度為 記錄完畢 節選自:https: zhuanlan.zhihu.c ...

2021-09-08 11:08 0 202 推薦指數:

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Convolutional Neural Networks(4):Feature map size,Padding and Stride

在CNN(1)中,我們用到下圖來說明卷積之后feature maps尺寸和深度的變化。這一節中,我們討論feature map size, padding and stride。 首先,在Layer1中,輸入是32x32的圖片,而卷積之后為28x28,試問filter的size ...

Mon May 14 11:35:00 CST 2018 0 958
nn.MaxPool2d()的kernel_size為tuple用法

https://blog.csdn.net/qq_40210472/article/details/87895626 1. nn.Conv2d nn.Conv2d 輸入信號的形式為(N, Cin, H, W), N表示batch size,Cin​表示channel個數,H,W分別表示特征 ...

Tue Aug 11 07:05:00 CST 2020 0 842
卷積與反卷積以及步長stride

1. 卷積與反卷積 如上圖演示了卷積核反卷積的過程,定義輸入矩陣為 I(4×4),卷積核為 K(3×3),輸出矩陣為 O(2×2): 卷積的過程為:Conv(I,W)=O 反卷積的過稱為:Deconv(W,O)=I(需要對此時的 O 的邊緣進行延拓 padding) 2. 步長 ...

Sat Sep 09 22:58:00 CST 2017 0 2193
 
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