卷积池化后图像分辨率变了吗？

喜欢喝咖啡的小茶 2020-03-31 03:49:39

最小像元大小不是没有变吗？

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卷积池化操作后图像尺寸变化

卷积神经网络图像尺寸计算器 (CNN_ImageSize_Calculator) 最近在研究图片超分辨率的问题，发现大量计算图像尺寸的问题。上网查找后发现网上大部分的神经网络可视化软件，像 TensorboardX，Netron 等均是侧重于可视化模型层中间的参数矩阵，并不太重视图像尺寸的问题。刚好自己又会一点 C# 可视化窗体程序的知识，就简单写了一个计算器，我给起的名字是“卷积神经网络图像尺寸计算器”。可视化界面如下图所示。共包含了 16 层，每层有三种计算方式，包括 Conv2d，Pool2d，D

文章目录一、卷积1、计算公式2、参数详解3、多图片通道数卷积核运算二、池化1、池化作用2、池化参数3、池化分类三、卷积与池化总结一、卷积内容上：卷积核大小【黄色部分大小，3*3】、卷积核内数值[ [1,0,1],[0,1,0],[1,0,1] ]、卷积核的数量计算方式：从左往右，从上往下的扫描 + 对应元素相乘后相加 1、计算公式输入图片的尺寸：一般用 n * n 表示输入的image大小。卷积核的大小：一般用 f * f 表示卷积核的大小。填充（Padding）：一般用 p 来表示填充大小

离散域卷积分为连续函数卷积及离散函数卷积，因为我们实际工作中多数情况下是数字化的场景，所以我们需要离散域的卷积操作。对于两个离散函数f和g，卷积运算是将连续函数的积分操作转换为等效求和：卷积核对于图像而言，它属于二维数据，那么它对应的就是2D函数，我们可以通过一个过滤器来过滤图像，这个过滤器即是卷积核。一般来说过滤器的每个维度可以包含2到5个元素，不同的过滤器有不同的处理效果。对于图像来...

这里写目录标题1. 说明卷积反卷积池化反池化 1. 说明上采样和反卷积不一样. https://blog.csdn.net/qq_27871973/article/details/82973048 上采样：指的是任何可以让图像变成更高分辨率的技术。最简单的方式是重采样和插值：将输入图片进行rescale到一个想要的尺寸，而且计算每个点的像素点，使用如双线性插值等插值方法对其余点进行插值来完成上采样过程。卷积 https://blog.csdn.net/quiet_girl/article/details

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