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人工智能-深度学习框架-Pytorch案例实战视频课程
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CNN 特征图计算
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博客专家认证
2023-01-12 21:54:12
课时名称
课时知识点
CNN 特征图计算
CNN 特征图计算
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CNN 特征图计算
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Mask R-
CNN
图
像实例分割实战:训练自己的数据集
下面是使用Mask R-
CNN
对roadscene进行
图
像实例分割的测试结果: 下
图
是使用Mask R-
CNN
对pothole进行单类物体
图
像实例分割的测试结果: 下
图
是使用Mask R-
CNN
对roadscene进行多类物体
图
像实例分割的测试结果:
CNN
特征
图
尺寸及感受野
计算
方式
特征
图
尺寸:o=[(i-k+2p)/s]+1 其中o为output尺寸,k为kernel_size,i为input尺寸,s为步长,p为padding 感受野: a)第一层卷积层的输出
特征
图
像素的感受野的大小等于滤波器的大小; b)深层卷积层的感受野大小和...
【
CNN
】卷积神经网络
CNN
输出
特征
图
计算
+参数量
计算
+
计算
量
计算
假设输入
图
像的宽高为input,卷积核宽高为kernel,步长stride,填充padding(单边填充值),输出
特征
图
的宽高为output。
关于
CNN
中
特征
图
大小的
计算
公式
先给出的卷积层输出大小的的
计算
公式(这里假设输入矩阵...即输入n*n的矩阵,用k*k的卷积核对输入进行卷积,得到大小为n’*n’的
特征
图
。 一直疑惑要怎么理解这个式子,虽然验证过多个卷积
计算
,证明feature map的...
Pytorch学习笔记(五)——
CNN
中卷积和池化操作后的
特征
图
大小
计算
方法
设输入
图
像尺寸为WxW,卷积核尺寸为FxF,步幅为S,填充为P,经过该卷积层后输出的
图
像尺寸为NxN,
计算
公式为: N=W−F+2PS+1 N=\cfrac {W-F+2P} {S}+1 N=SW−F+2P+1 设输入
图
像尺寸为WxH,卷积核的尺寸为FxF,步幅为...
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