卷积网络中FeatureMap的height/width计算

最新推荐文章于 2022-08-26 01:18:12 发布
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本文详细介绍了卷积神经网络中特征图尺寸的计算公式，包括卷积层的高度和宽度计算方式，并深入探讨了反卷积（转置卷积）层的输出尺寸计算方法。这些知识对于理解卷积神经网络的工作原理至关重要。

Feature Map:

Height:  (input_height - kernel_size + 2*padding )/stride[0]  +  1

Width:   (input_width  - kernel_size + 2*padding )/stride[1]   +  1

反卷积：

ConvTranspose2d(in_channel, out_channel, kernel_size, stride, 

                   padding, output_padding, groups=1, bias=True, dilation=1)

Height_out = (Height_in - 1) * stride[0] - 2 * padding[0] + kernel_size[0] + output_padding[0]

Width_out = (Width_in - 1) * stride[1] - 2 * padding[1] + kernel_size[1] + output_padding[1]


卷积神经网络中特征图大小计算公式总结
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W:输入特征图的宽H：输入特征图的高K：卷积核的宽和高P: padding（特征图填充个数）S： stride（步长）width_out:卷积后输出特征图的宽height_out: 卷积后输出特征图的高。
卷积神经网络系列之卷积/池化后特征图大小怎么计算？？
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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
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