计算feature map大小

最新推荐文章于 2024-08-22 22:09:52 发布
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分类专栏： Deep Learning 文章标签： 图像处理
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Cheese_pop/article/details/51955915
本文介绍了卷积神经网络中卷积层输出特征图尺寸的计算公式，详细解释了如何根据输入尺寸、填充、卷积核尺寸及步长来确定输出特征图的高宽，并给出了在特定参数设置下特征图尺寸保持不变的情况。

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输入：N0*C0*H0*W0
输出：N1*C1*H1*W1
输出的feature map大小：
H1=H0+2×pad−kernel_sizestride+1
W1=W0+2×pad−kernel_sizestride+1
注：当stride为1时，若pad=kernel_size−12，那么经过计算后的feature map大小不变

深度学习中的特征图详解
浩瀚之水的专栏
05-18 313
特征图（FeatureMap）是卷积神经网络（CNN）中的核心组成部分，记录了输入数据在不同层次上的特征提取结果。它通过卷积核的滑动计算生成，每个特征图对应一个卷积核，反映了输入局部区域与该卷积核模式的匹配程度。特征图的生成过程包括卷积操作、激活函数、填充和步长控制，逐步从浅层提取低级特征（如边缘、纹理）到深层组合高级语义（如物体形状）。
CNN中卷积层/池化层 Feature map输出计算
dxtql的博客
09-21 475
Feature map计算
卷积后feature map尺寸计算公式
loving_coco的博客
07-22 6519
像素宽度：W（Width） 填充大小：P（Padding） 卷积核大小：K（Kernel-size） 步长大小：S（stride）   卷积后所得feature map尺寸大小计算公式如下：   补充： 1.Padding的作用用于解决图像边缘信息损失的问题； 2.计算卷积后map尺寸时若不为整数则向下取整，而计算pooling后尺寸时则向上取整。...
feature map大小计算方法
qq_28424679的博客
11-29 1万+
  （1）边长的计算公式是： output_h =（originalSize_h+padding*2-kernelSize_h）/stride +1 输入图片大小为200×200，依次经过一层卷积（kernel size 5×5，padding 1，stride 2），pooling（kernel size 3×3，padding 0，stride 1），又一层卷积（kernel size 3×...
Feature Map尺寸计算
qq_26374395的博客
04-30 605
Feature Map尺寸计算Feature Map尺寸计算参考Blogs Feature Map尺寸计算 普通卷积操作 HinH_{in}Hin​ 输入图像Height WinW_{in}Win​ 输入图像Width paddingpaddingpadding 填充大小（图像四周都添加相同的paddingpaddingpadding） kernel_sizekernel\_sizekernel_size 卷积核大小(假设卷积核宽高一样) stridestridestride
feature map计算大小公式
weixin_33711647的博客
12-08 532
http://blog.youkuaiyun.com/cheese_pop/article/details/51955915   将整个分成两部分，左边部分，右边部分。右边部分每次其实都是移动stride这么大，左边部分到底需要多少其实无所谓，并不影响计算。...
feature map大小计算
weixin_43399966的博客
11-08 441
featuremap_size = (image_size-kernel_size+2*padsize)/stride+1 例如： padsize =0 stride =1 image_size = 6 kernel_size = 3 featuremap_size = (6-3+2*0)/1+1 =4
Conv2d 卷积层参数数量、feature map大小
wuhao1205的博客
05-10 1662
类似的内容非常多，只是想写一写当作复习，如果错误请指出，感谢大家的指点。 torch.nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1, bias=True, padding_mode='zeros', device=None, dtype=None) 卷积层参数个数 假设in_channels = 5, out_channels = 6, 卷积核大小 3*3，其他
深度学习 --- VGG16各层feature map可视化(JupyterNotebook实战)
松下J27录放机
08-22 1749
在VGG16模型中输入任意一张图片VGG16模型就能给出预测结果，但为什么会得到这个预测结果，通过观察每层的feature map或许有助于我们更好的理解模型。
feature map计算方法与faster-rcnn中roi映射到feature map的位置计算方法
qq_29133371的博客
03-13 8826
feature map计算方法： 在CNN网络中roi从原图映射到feature map中的计算方法 INPUT为32*32，filter的大小即kernel size为5*5，stride = 1，pading=0,卷积后得到的feature maps边长的计算公式是： output_h =（originalSize_h+padding*2-kernelSize_h）/stride
CNN卷积层的输出feature map的尺寸计算
大白机器人的博客
03-15 7498
output_size=( input_size + pad * 2 - conv_size ) / stride + 1输入：N0*C0*H0*W0 输出：N1*C1*H1*W1 输出的feature map大小： H1=H0+2×pad−kernel_sizestride+1 W1=W0+2×pad−kernel_sizestride+1 注：当stride为1时，若pad=kernel_si...
计算feature map坐标方式
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图中网格为13x13，即grid_size = 13。 将每个网格用(x,y)坐标表示。 grid = np.arrange(grid_size) a, b = np.meshgrid(grid, grid) #a,b 均为13x13矩阵 x_offset = torch.FloatTensor(a).view(-1, 1) y_offset = torch.FloatTensor(b)...
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刚刚接触Tensorflow，由于是做图像处理，因此接触比较多的还是卷及神经网络，其中会涉及到在经过卷积层或者pooling层之后，图像Feature map的大小计算，之前一直以为是与caffe相同的，后来查阅了资料发现并不相同，将计算公式贴在这里，以便查阅： caffe中： TF中： ...
深度学习中卷积后的feature map和感受野（receptive fields）大小计算
落日之城
09-21 822
文章目录卷积后Feature map大小的计算感受野感受野是什么？感受野的计算影响感受野大小的因素 卷积后Feature map大小的计算 假设上一层feature map的大小是FnF_{n}Fn​, 那么我们可以用下面的公式来计算下一层卷积后feature map的大小Fn+1F_{n+1}Fn+1​： Fn+1=Fn−ksizestride+1F_{n+1}=\frac{F_{n}-ksiz...
cnn网络conv输出feature_map的大小计算公式
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## pytorch卷积层与池化层输出的尺寸的计算公式详解 要设计卷积神经网络的结构，必须匹配层与层之间的输入与输出的尺寸，这就需要较好的计算输出尺寸 卷积后，池化后尺寸计算公式： (图像尺寸-卷积核尺寸 + 2填充值)/步长+1 (图像尺寸-池化窗尺寸 + 2填充值)/步长+1 上图翻译如下： k,p,s是标量，n_out 与n_in的长宽对应 卷积神将网络的计算公式为： k=3, p=1, s=1 n_out=(n_in + 2 *1 -3) / 1 + 1 = n_in 所以 k=3, p=1, s
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对于输出的size计算： out_height=（(input_height - filter_height + padding_top+padding_bottom)/stride_height ）+1 out_width=（(input_width - filter_width + padding_left+padding_right)/stride_width ）+1 在以下情况下： 1.四...
卷积网络中FeatureMap的height/width计算
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Feature Map:Height:  (input_height - kernel_size + 2*padding )/stride[0]  +  1Width:   (input_width  - kernel_size + 2*padding )/stride[1]   +  1
CNN feature map 大小的计算公式
u011517332的博客
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请参考：http://blog.youkuaiyun.com/cheese_pop/article/details/51955915 输入：N0*C0*H0*W0 输出：N1*C1*H1*W1 输出的feature map大小： H1=(H0+2*pad-kernel_size)/stride+1 W1=(W0+2*pad-kernel_size)/stride+1 注：当...
CNN中各层图像大小的计算
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CNN刚刚入门，一直不是很明白通过卷积或者pooling之后图像的大小是多少，看了几天之后终于搞清楚了，在这里就结合keras来说说各层图像大小是怎么计算的，给刚入门的一点启发吧！keras中的convolution和poolingkeras我们以0.2的版本来介绍，0.1对的版本有不一样的地方。0.1的版本的border_mode可以有三种：valid，same，full，0.2版本中的只有两种少
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