卷积后图片大小计算

最新推荐文章于 2024-05-29 14:54:55 发布
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文章标签： 深度学习

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图片大小 W*W
Filter大小 F×F
步长 S
padding的像素数 P
计算公式
N = (W − F + 2P )/S+1
卷积神经网络系列之卷积/池化后特征图大小怎么计算？？
橙子Blue不加冰
12-16 1万+
1.卷积后的大小： W：矩阵宽，H：矩阵高，F：卷积核宽和高，P：padding（需要填充的0的个数），N：卷积核的个数，S：步长 width：卷积后输出矩阵的宽，height：卷积后输出矩阵的高 width = （W - F + 2P）/ S + 1 height = （H - F + 2P） / S + 1 当conv2d(), max_pool() 中的 padding=SAME时，width=W，height=H，则保证输入输出尺寸图片大小相等，当padding=‘valid’时，P=0，相当于不填
空洞卷积后输出特征图的尺寸计算
yykkkybs的博客
06-15 4285
空洞卷积的等效卷积核（感受野）大小： ke = k + (k − 1)(r − 1) k为原始卷积核大小，r为dia rate参数。 输出计算同卷积运算。 输出特征大小计算 out = ( in − F + 2 ∗ pading ) / stride +1 注意：这里的F就是上面的感受野，这个公式也适用于常规的卷积 ...
卷积后图片尺寸
qq_42301955的博客
05-29 1361
卷积相关概念
如何计算3种卷积之后的尺寸（普通卷积，转置卷积，空洞卷积）
打工人。。
09-25 618
三种卷积之后的feature map的尺寸如何计算。包括普通卷积，转置卷积，空洞卷积。可以在下面这个链接看到三种卷积的动态图。卷积动态图。
卷积神经网络卷积后尺寸大小计算
weixin_43715601的博客
10-06 3411
神经网络卷积后尺寸计算1、无填充1.1 公式1.2 示例2、有填充2.1 公式2.2 示例 1、无填充 1.1 公式 H′=(H−K[0])S[0]+1W’=(W−K[1])S[1]+1\begin{aligned}\\ H' &= \frac{(H-K[0])}{S[0]} + 1 \\ \\ W’ &=\frac{(W-K[1])}{S[1]} + 1 \end{aligned}H′W’​=S[0](H−K[0])​+1=S[1](W−K[1])​+1​ 其中,KKK表示卷积核尺寸(ke
【转】图像卷积后的大小计算公式
lyy的博客
12-09 1847
原文：https://blog.youkuaiyun.com/aron_conli/article/details/95175757?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-1.control&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-1.control .
多通道卷积后通道数计算理解
shuijinghua的博客
01-15 2746
结论：卷积的深度（通道数）和卷积核的个数一致 一个卷积核得到的特征提取是不充分的，我们可以添加多个卷积核。 2、多通道多个卷积核卷积计算： 图片的宽高分别用W，H来表示，图片的通道数为D，一般目前都用RGB三通道D=3，为了通用型，通道数用D表示; 卷积核：卷积核大小为k*k,由于处理的图片是D通道的，因此卷积核其实也就是k*k*D大小的，因此对于RGB三通道图像，在指定kerne...
图像的卷积操作、感受野、特征图大小计算
m0_56077202的博客
12-03 3530
图像的卷积操作 正常的卷积操作 ​ 对于图像矩阵来说，卷积操作就是一个固定大小（比如3*3）的滑动窗口，在图像上滑过，每次滑过的地方做逐像素的点乘操作。如下图所示： ​ 卷积操作有四个参数，分别是卷积核的大小F*F，卷积核的个数K, 卷积核滑动时的跳步（stride）S，以及对原图/特征图边缘进行0填充的个数P。 ​ 其中，F、S、P决定了卷积运算之后特征图的大小，K决定了输出特征图的维度。 ​ paddimg的方式有“valid”和“same”两种，valid就是不填充，把卷积不到的地方..
卷积神经网络图像的尺寸和参数计算
mine-Programmer
01-15 4113
相信很多同学搞机器学习的时候，每一步卷积池化以后，对图片的尺寸和大小很迷茫，不知道如何计算的。 这里，我给大家分享几个公式，帮助大家理解。不明白的欢迎在下方留言。 1、卷积层（Conv Layer）的输出张量（图像）的大小 定义如下： O=输出图像的尺寸。 I=输入图像的尺寸。 K=卷积层的核尺寸 N=核数量 S=移动步长 P =填充数 输出图像尺寸的计算公式如下： 2、池化层（MaxPool ...
超详细的卷积后大小的计算公式
热门推荐
Mr_WHITE2的博客
01-07 4万+
计算公式定义 定义几个参数 输入图片大小 W×W 卷积核大小 F×F 步长 S padding的像素数 P 于是我们可以得出计算公式为： N = (W − F + 2P )/S+1 输出图片大小为 N×N 以resnet50为例，输入为[1,3,224,224]，其中1为batchsize，3为通道数，224为height和width。 经过第一层卷积后，其大小为[1,64,112,112] in_channels= 3//输入通道 out_channels= 64 //输出通道 nn.Conv2d(in_
卷积/池化后图像大小计算公式
写代码的高酱
02-21 4020
卷积前原图像的大小为old_width×old_height×3old\_width \times old\_height \times 3old_width×old_height×3 卷积核的数量为NNN 卷积核的尺寸为F×FF \times FF×F 卷积步长（stride）为SSS 填充（padding）数量为PPP 则卷积后的图像尺寸大小为new_width×new_height×Nne...
图片经卷积或池化后尺寸大小计算
Infinity_and_beyond的博客
03-22 3374
卷积层的作用是，这些特征是由图像中的每个像素通过组合或者独立的方式所体现，比如图片的纹理特征，颜色特征。卷积层有很多卷积核，通过做越来越多的卷积，提取到的图像特征会越来越抽象。：参数代表输入特征矩阵的深度即channel，比如输入一张RGB彩色图像，那：参数代表卷积核的个数，使用n个卷积核输出的特征矩阵深度即channel就是：参数代表卷积核的尺寸，输入可以是int类型如3，代表卷积核的，也可以是tuple类型如(3, 5)代表卷积核的：参数代表卷积核的步距，默认为1，和一样输入可以是int。
图像卷积后的大小计算公式
conli的博客
07-09 1万+
先定义几个参数 输入图片大小 W*W Filter（卷积核）大小F*F 步长 Step padding（填充）的像素数P，P=1就相当于给图像填充后图像大小为W+1 *W+1 输出图片的大小为N * N ...
卷积层输出大小尺寸计算
aaaaPIKACHU的博客
01-07 4895
padding的两种方式 “SAME” 和 “VALID”，padding = “SAME”时，会在图像的周围填 “0”，padding = “VALID”则不需要，即 P=0。padding = “SAME”： kernel_size=1时，P=0；kernel_size=3时，P=1；kernel_size=5时，P=2，以此类推。一般会选“SAME”，以来减缓图像变小的速度，二来防止边界信息丢失（即有些图像边界的信息发挥作用较少）。长宽不等时，卷积之后的计算公式也是如此，只需分别计算即可。
如何设计卷积神经网络架构和卷积、池化后图片大小的计算
hnwolfs的博客
07-15 4757
如何设计卷积神经网络架构和卷积、池化后图片大小的计算（一）卷积神经网络及卷积层或池化层大小的设置 （1）如何设计卷积神经网络架构   下面的正则化公式总结了一些经典的用于图片分类问题的卷积神经网络架构：                      输入层→（卷积层+→池化层？）+→全连接层+     “+”表示一层或多层，“？”表示有或者没有     除了LeNet-5模型，2012年ImageNe...
卷积层的相关概念 与 卷积层输出图片大小计算
iioSnail的博客
03-04 4994
本文内容 常见问题：听课时感觉听懂了，一些代码，发现啥都不懂，各个参数的数值应如何指定呢？ 本文会以Pytorch为例，讲解CNN过程中各个参数应如何计算 卷积层的相关概念 图片的channel：图片的通道数，例如，当图片是彩色时，通道数为3，分别是RGB。如果图片是黑白的，那么通道数为1。每个通道对应的图片矩阵称为Feature Map，如果是3个通道，即3个Feature Map。 卷积的计算过程：见图片 滤波器（Filter）和卷积核（convolving kernel）：在上图中， 这
图像卷积与反卷积
Acmer_future_victor的博客
02-25 2487
声明：本文章为转载文章，原文网址：https://www.cnblogs.com/raorao1994/p/9485814.html 一、图像卷积类型 　　在2维图像卷积计算中，大致分为full、same和valid这三类。 　　1、valid卷积操作 　　 　　　　　　　　　　　　图1 valid卷积操作 　　valid卷积的图像大小计算公式为：滑动步长为S，图片大小为N1x...
pytorch dilated convolution的感受野，特征图尺度及padding计算
litt1e的博客
12-17 2093
Dilated convolution dilated convolution即空洞卷积，它的出现有效的解决了feature map感受野单一的情况。利用空洞增加感受野，并不增加额外的params和flops，使得同样size的kernel拥有不同的感受野。但同时由于空洞的存在会对原有信息造成遗漏，无法全覆盖的生成令人满意的feature。 1.空洞卷积感受野的计算 感受野尺寸=2（rate-1）...
卷积后特征图尺寸计算
jiugedexiaodi的博客
03-12 2879
W：宽 H：高 D：深度 K：卷积核的个数 F：卷积核的大小 S：步长 P：用0填充 假设输入图片大小为 W1*H1*D1 , 输出W2，H2，D2则为： 卷积： W2 = [(W1- F + 2*P）/ S] + 1. H2 = [(H1- F + 2*P）/ S] + 1. D2 =K 池化： W2 = [(W1- F）/ S] + 1. H...
如何得出经过卷积的图片大小
最新发布
02-27
### 如何计算卷积层处理后的图片大小 对于给定的输入图像尺寸 \( W \times H \)，经过卷积操作之后，输出特征图的尺寸取决于多个因素，包括卷积核大小、步幅（stride）、填充（padding），以及输入通道数并不直接影响输出尺寸但影响参数量。 #### 计算公式 假设输入图像的高度为 \( H_{in} \)，宽度为 \( W_{in} \)，使用的卷积核高度和宽度分别为 \( K_h \) 和 \( K_w \)，步幅为 \( S_h, S_w \)，填充为 \( P_h, P_w \)，则输出特征图的高度 \( H_{out} \) 和宽度 \( W_{out} \) 可以按照如下公式计算： \[H_{out} = \left\lfloor \frac{H_{in} + 2P_h - K_h}{S_h} + 1 \right\rfloor\] \[W_{out} = \left\lfloor \frac{W_{in} + 2P_w - K_w}{S_w} + 1 \right\rfloor\][^1] 这里 \( \left\lfloor . \right\rfloor \) 表示向下取整运算符。当使用相同的上下左右填充时，则有 \( P_h=P_w \)；如果希望保持输入输出尺寸一致，通常会选择合适的填充使得上述公式的分子部分恰好能被分母整除。 #### Python代码实现 下面给出一段Python代码来帮助理解这个概念: ```python def calc_output_size(input_size, kernel_size, stride=1, padding=0): """ Calculate the output size of a convolution operation. :param input_size: tuple (height, width), dimensions of the input image or feature map :param kernel_size: int or tuple (kernel_height, kernel_width), dimension(s) of the filter/kernel :param stride: int or tuple (stride_height, stride_width), step size between applications of filters :param padding: int or tuple (pad_top_bottom, pad_left_right), number of zeros added around borders :return: tuple (output_height, output_width) """ if isinstance(kernel_size, int): kernel_size = (kernel_size, kernel_size) if isinstance(stride, int): stride = (stride, stride) if isinstance(padding, int): padding = (padding, padding) height_out = ((input_size[0] + 2 * padding[0] - kernel_size[0]) / stride[0]) + 1 width_out = ((input_size[1] + 2 * padding[1] - kernel_size[1]) / stride[1]) + 1 return round(height_out), round(width_out) # Example usage: print(calc_output_size((28, 28), (3, 3))) # No padding and default stride ``` 该函数接受四个主要参数：`input_size`, `kernel_size`, `stride`(默认值为1)`padding`(默认值为0)，并返回一个新的元组表示输出特征图的新尺寸。
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