CNN 特征图计算

艾文教编程

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

...全文

93 回复打赏收藏转发到动态举报

写回复

回复

切换为时间正序

请发表友善的回复…

发表回复

1.普通卷积特征图尺寸：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它之前所有层的滤波器大小和步长有关系； c)计算感受野大小时，忽略了图像边缘的影响，即不考虑padding的大小。 2.空洞卷积 ...

1、CNN特征图计算卷积：注意是前半部分是下取整！！！池化：没有pad 2、CNN参数数量 3、FC Layer参数数量 emmmmmm 4、全连接和卷积的关系全连接层也可以被视为是一种极端情况的卷积层，其卷积核尺寸就是输入矩阵尺寸，因此输出矩阵的高度和宽度尺寸都是1。一个卷积核产生一个feature map!!! (要命了-0-) 参...

先给出的卷积层输出大小的的计算公式（这里假设输入矩阵和卷积核都是方阵，不是方阵其实也类似）： n’= (n-k)/s+1 其中，n’是卷积层输出的size，n是输入方阵的size, k是卷积核的size, s是移动的步长。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...

一、卷积操作注意：卷积操作需要向下取整假设：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S，图像深度(通道数)为C，填充为P，则： W=W−F+2PS+1 W=\cfrac {W-F+2P} {S}+1 W=SW−F+2P+1 H=H−F+2PS+1 H=\cfrac {H-F+2

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。

艾文的课程社区_NO_1

2

社区成员

301

社区内容

发帖

与我相关

我的任务

社区管理员

加入社区

近7日
近30日
至今

加载中

查看更多榜单

社区公告

暂无公告

试试用AI创作助手写篇文章吧

+ 用AI写文章