卷积操作的填充和输出大小的公式

最新推荐文章于 2024-11-17 23:26:10 发布

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本文详细解释了卷积神经网络中，输入图像大小II通过卷积操作转化为输出O*O时的计算过程，重点讨论了填充p和步长s如何影响输出尺寸，并介绍了不匹配情况下的解决方案。

输入图像大小为II，卷积核大小为kk，填充为p，步长为s，输出大小为O*O，那么：
在这里插入图片描述

如果输出不能对齐，常采用下采用

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2. 卷积神经网络-感受野和全零填充

weixin_42863507的博客

05-24

2850

感受野（Receptive Field）：卷积神经网络隔输出特征图中的每个像素点，在原始输入图片上映射区域的大小。 1. 假若使用3* 3 的黄色卷积核作用会输出3*3的输出特征图，那么该卷积核的感受野是3 2. 若对上面输出的33特征图使用下面33绿色的卷积核作用后，输出11特征图，该特征图的像素点映射到原始图片是55的区域，因此它的感受野是5。 3. 对原始图片使用55的卷积核作用后，输出11的特征图，那么它的感受野是5。 4. 当x>10时，两层33卷积核优于一层55卷积核 ...

卷积和反卷积输出的计算公式

HHzdh的博客

08-23

4161

System.NullReferenceException HResult=0x80004003 Message=未将对象引用设置到对象的实例。 Source=信号采集 StackTrace: 在信号采集.Form1.Data_2_xls(DataGridView dgv) 在 D:\[优化]信号采集C#-USBHID版本\信号采集C#-USBHID版本\信号采集C#-USBHID版本\信号采集\Form1.cs 中: 第 429 行 System.NullReferenceE...

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padding(卷积中的填充)

路人的博客

07-13

1万+

一个6x6的图像，3x3的卷积核，每一行卷积的过程类似，如图卷积核每走一步（第一个黑框到第一个绿框），输出一个像素。所以要计算卷积后图像的大小，需要知道图像大小及卷积核大小。(6-3)+1的结果为4，所以得到的卷积图像大小为4x4。公式为(图片大小 - 卷积核大小) + 1，这里的(图片大小 - 卷积核大小)意味着卷积核移动的次数，移动3次（绿色框），输出3个像素，+1意味着第一次计算卷积，即卷积核初始位置不需要移动的那一次。令原图像大小为，卷积核大小为。所以在步长为1的情况下，则卷积后图像边长为，即移动

8.tensorflow:卷积的填充方式：SAME,VALID区别

u010397980的博客

11-21

5233

#coding:utf-8 """ 卷积尺寸的变化 SAME, VALID的区别： SAME进行填充，卷积核移动步长=1时尺寸不变，移动步长=stride时卷积完毕后尺寸为输入的尺寸/stride再向上取整 VALID不进行填充，卷积后尺寸计算公式为 (输入尺寸 - 核尺寸)/stride + 1 再向下取整数 """ import tensorflow as tf import numpy ...

学习笔记TF013:卷积、跨度、边界填充、卷积核

ahua2886的博客

05-23

568

卷积运算，两个输入张量(输入数据和卷积核)进行卷积，输出代表来自每个输入的信息张量。tf.nn.conv2d完成卷积运算。卷积核(kernel)，权值、滤波器、卷积矩阵或模版，filter。权值训练习得。卷积核(filter参数)权值数量决定需要学习卷积核数量。通道，计算机器视觉，描述输出向量。RGB图像，3个代表秩1张量[red,green,blue]通道。输出与input_batch...

深度学习笔记 —— 卷积层里的填充和步幅

LightInDarkness的博客

04-14

1264

有时候，如果输入图像的尺寸比较小，那么通过几层卷积之后尺寸就不能够支持继续做卷积了，从了限制了网络的深度填充通常设置成kernel_size - 1，以保持输入输出尺寸一致，算起来比较方便 import torch from torch import nn def comp_conv2d(conv2d, X): # 在维度的前面加入一个通道数和批量大小数 X = X.reshape((1, 1) + X.shape) Y ...

【经典网络解析（三）】卷积操作 | 边界填充、跨步、多输入输出通道、汇聚池化

专注于人工智能的算法与应用

09-21

3253

深度学习修炼（三）卷积操作 | 边界填充、跨步、多输入输出通道、汇聚池化

转置卷积理论解释（输入输出大小分析）

罟霖同学的站点

07-05

1829

转置卷积的理论解释和输入输出大小的分析推导。

空洞卷积详解（输入输出大小分析）

罟霖同学的站点

07-18

7238

空洞卷积的详细分析，对输入输出的大小进行了推导；并介绍了相关改进版本。

卷积网络（conv）中步长、填充、卷积核大小与输入输出大小的关系

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目录 1、stride =1 1）没有padding ：o = (i - k) + 1 2）有padding 半填充：输入输出一样大 o = i(卷积核是基数) 全填充 :o = i + (k - 1) 2、stride ≠1: o = [( i + 2p-k) / s] + 1 1）没有padding 2）有padding 3、统一的公式：o = [( i + 2p- k) / s] + 1 在设计深度学习网络的时候，需要计算输入尺寸和输出尺寸，那么就要设计卷积层的的各种参数...

深度学习输入输出特征图尺寸计算&&卷积的填充方式

weixin_42620513的博客

02-24

8772

1、卷积层输入特征图(input feature map)的尺寸为：H(input)×W(input)×C(input) 依次为输入特征图的高、宽、通道数。 2、输出通道数K(即卷积核个数);正方形卷积核的边长为F;步幅(stride)为S;补零的行数和列数(padding)为P 3、输出特征图(output feature map)的尺寸为H(input)×W(input)×C(input)，则输出规格如下：H(output)=(H(input)−F+2P)/S+1 W(output)=(Winput−F

为什么卷积核通常都是奇数（1x1、3x3...）

01-20

2421

1，为了方便same padding时的处理。如步长为1时，要补充k-1的zero padding才能使输出输出的尺寸一致，这时候如果核大小k是偶数，则需要补充奇数的zero padding，不能平均分到feature map的两侧。 padding时对称：保证了 padding 时，图像的两边依然相对称。在卷积时，我们有时候需要卷积前后的尺寸不变。这时候我们就需要用到padding。假设图像的大小，也就是被卷积对象的大小为nn，卷积核大小为kk，padding的幅度设为(k-1)/2时，卷积后的输

当卷积核比图片还大会发生什么?

u012065954的博客

11-22

1547

卷积核太大,有一部分卷积核始终无法与图片进行重叠, 所以也不能进行参数调整,于是保持了随机噪音(灰色),

卷积输出计算

hzh839900的专栏

09-08

641

当步长=1 时候公式变为Math.floor((输入W-卷积核W+填充W+1)/1)= (输入W-卷积核W+填充W+1)卷积后大小 = Math.floor((输入W-卷积核W+填充W+步长W)/步长W)

CNN学习（6）：卷积神经网络CNN动态演示和输出特征图计算公式

共同学习，共同进步。

05-25

4021

卷积神经网络中动态图展示，以及常用卷积运算中的输出特征图大小的规模运算

快速理解卷积神经网络的输入输出尺寸问题

zjj

04-15

2万+

一般一个神经网络的一层包括一个卷积和一个池化，这里主要讲述对输入和输出的尺寸的理解：一、卷积首先input输入矩阵，weight权值矩阵（滤波器）如下图429是由weight与input对应位置相乘再相加得到。然后是步长stride和边界padding 像我们在上面看到的一样，过滤器或者说权值矩阵，在整个图像范围内一次移动一个像素。我们可以把它定义成一个超参数，从而来表示我们想让...

卷积层中的填充操作

搏博的专栏

11-17

4022

具体来说，对于图像的上边界和下边界，填充的像素值会分别复制原始图像的第一行和最后一行的像素值（或其镜像，取决于具体的实现方式）。对于图像的左边界和右边界，填充的像素值会分别复制原始图像的第一列和最后一列的像素值（同样地，或其镜像）。综上所述，卷积中的填充是一种重要的技术，用于控制输出特征图的空间维度、保留边缘信息以及减少卷积操作对图像边缘的敏感性。在卷积操作中，填充（Padding）是一种重要的技术，用于控制输出特征图的空间维度，并保留输入特征图的边缘信息。：填充的像素是原始图像边缘像素的镜像。

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

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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

不同类型的卷积小结

m0_61899108的博客

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1 标准卷积卷积核上所有作用点依次作用于原始像素点后（即乘起来），线性叠加的输出结果，即是最终卷积的输出，也是我们想要的结果，我们称为destination（目标） pixel. 标准卷积的计算公式为：标准卷积有多种卷积方法，可划分为三种：Same卷积、Valid卷积、Full卷积(反卷积)。有个博文详细讲卷积，可以参考下：卷积原理_abyss_miracle的博客-优快云博客_卷积原理 1.1 Same卷积通过Padding填充0运算保证卷...

卷积填充和步幅计算公式