【转载】卷积核的步长

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#算法

http://blog.youkuaiyun.com/meadl/article/details/68927227
卷积层的维度计算

假设卷积层的输入大小xx为55，卷积核大小kk为33,步长stride为2，假设不填充，输出维度将会是(x-k)/2+1,即为22；如果步长为1，那么输出将会是33.步长为1的前向传波和反向传播已有很多推导，不再赘述。

计算机视觉：卷积步长(Stride)
huanfeng_AI的博客
06-25 2096
卷积操作中的步长（Stride）是指卷积核在图像上移动的步长。步长的大小直接影响卷积操作的结果和特征图的尺寸。在卷积操作中，步长的大小可以通过调整卷积核的移动步长来实现。例如，当步长为1时，卷积核每次移动一个像素；当步长为2时，卷积核每次移动两个像素，以此类推。步长的大小对卷积操作的结果和特征图的尺寸有着重要的影响。当步长较小时，卷积操作可以更加细致地提取图像特征，但是特征图的尺寸会变大，导致计算量增加。
卷积神经网络CNN基本概念（一） 卷积与反卷积、步长（stride）与重叠（overlap）
a1809032425的博客
07-22 1万+
卷积神经网络CNN基本概念（一） 卷积与反卷积、步长（stride）与重叠（overlap） 参考网址：https://blog.youkuaiyun.com/lanchunhui/article/details/61210506 1. 卷积与反卷积 如上图演示了卷积核反卷积的过程，定义输入矩阵为II（4×44×4），卷积核为KK（3×33×3），输出矩阵为OO（2×22×2）...
神经网络基础-神经网络补充概念-60-卷积步长
优快云XXCQ的博客
08-18 1077
在深度学习中，卷积步长（convolution stride）是指在卷积操作中滑动卷积核的步幅。卷积操作是神经网络中常用的操作之一，用于从输入数据中提取特征。步长决定了卷积核在输入数据上的滑动间隔，从而影响输出特征图的大小。卷积步长的值可以是正整数，通常为1、2、3等。步长越大，卷积核滑动得越快，输出特征图的尺寸会减小。步长较大的卷积操作可以用来减少模型的计算复杂度和内存消耗，但可能会丢失一些细节信息。
卷积核的步长
benniaofei18的博客
03-16 7656
 http://blog.youkuaiyun.com/meadl/article/details/68927227      假设卷积层的输入大小x*x为5*5，卷积核大小k*k为3*3,步长stride为2，假设不填充，输出维度将会是(x-k)/2+1,即为2*2；如果步长为1，那么输出将会是3*3.步长为1的前向传波和反向传播已有很多推导，不再赘述。...
卷积操作基础----笔记（一）
weixin_43227526的博客
08-24 1031
卷积操作 参考博客：https://blog.youkuaiyun.com/Biyoner/article/details/88916247 1、卷积神经网络的核心思想 https://www.zhihu.com/question/47158818/answer/670431317 卷积神经网络的两大核心思想核心思想：局部连接、权值共享 这两大思想的作用就是减少参数量，节省运算时间和空间。 如何理解局部连接和权值共享。 局部连接 这种说法是相对于传统神经网络，用矩阵乘法来建立输入与输出关系的。每一个输出与每一个输入
卷积核输出特征图大小的计算
NOKIA2015的博客
09-07 2522
先讲一下是怎么卷积的。一般输入的是RGB颜色空间的图片，即有三个通道。可以理解为这三个通道的每个对应的数值组合在一起表示了这一张图片。 卷积操作过程：（通道数变化的原理） 先从一张示意图说起，卷积基础概念和操作步骤就不啰嗦了，只讲这张图，大意就是，有in-channel，有out-channel，你需要把in-channel都做卷积操作，然后产出out-channel，所以这个w是要...
深度学习原理与框架-卷积网络细节-网络设计技巧 1. 3个3*3替换7*7卷积核 2. 1*1 和 3*3 替换 3*3卷积核...
weixin_33932129的博客
03-12 1398
感受野：对于第一次卷积，如果卷积核是3*3，那么卷积的感受野就是3*3，如果在此卷积上，再进行一次卷积的话，那么这次的卷积的感受野就是5*5 因为5*5的区域，卷积核为3*3， 卷积后每一个点的感受野是3*3，卷积后的区域为3*3 第二次卷积还用用3*3的卷积的话，第二次卷积的结果就变成了1*1，因此每一个点的感受野是5*5 对应于3次卷积的结果，每一点的感受野就是7*7, ...
计算机视觉卷积神经网络（CNN）基础：从LeNet到ResNet
热门推荐
优快云博客专家，系统架构师，有合作、疑惑请私信博主。
04-11 14万+
计算机视觉卷积神经网络（CNN）基础：从LeNet到ResNet，在计算机视觉领域，卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）已然成为推动众多任务发展的核心力量。从早期简单的图像识别，到如今复杂的目标检测、语义分割、图像生成等任务，CNN 都展现出了卓越的性能。CNN 的发展历程见证了一系列经典模型的诞生，其中 LeNet 作为开山之作，为 CNN 的发展奠定了基础，而 ResNet 则通过创新性的设计，突破了传统神经网络的限制，使得网络能够构建得更深、性能更优。
卷积神经网络中的参数计算(转载)
Mihu_Tutu的博客
09-26 677
转自： https://www.cnblogs.com/hejunlin1992/p/7624807.html 举例1： 比如输入是一个32x32x3的图像，3表示RGB三通道，每个filter/kernel是5x5x3，一个卷积核产生一个feature map，下图中，有6个5x5x3的卷积核，故输出6个feature map（activation map），大小即为28x28x6。 下图中，...
在VIT中，我们常设置这个卷积的卷积核大小为16x16，步长也为16x16，此时卷积就会每隔16个像素点进行一次特征提取，由于卷积核大小为16x16，两个图片区域的特征提取过程就不会有重叠。当我们输入的图片是224, 224, 3的时候，我们可以获得一个14, 14, 768的特征层。 ———————————————— 版权声明：本文为优快云博主「Bubbliiiing」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。 原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_44791964/article/details/129941386
10-05
在Vision Transformer（VIT）中，使用卷积核大小为16x16、步长为16x16对224x224x3的输入图片进行处理，得到14x14x768特征层的原理如下： ### 1. 图片分块（Patch Partition） 将输入的224x224x3图片划分为多个不...
人工智能-作业4：CNN - 卷积
qq_45297133的博客
05-16 809
一、简单描述卷积、卷积核、多通道、特征图、特征选择概念。 卷积： 卷积神经网络（Convolutional Neural Networks）是一种深度学习模型或类似于人工神经网络的多层感知器，常用来分析视觉图像。卷积神经网络的创始人是着名的计算机科学家Yann LeCun，目前在Facebook工作，他是第一个通过卷积神经网络在MNIST数据集上解决手写数字问题的人。 一个卷积核一般包括核大小(Kernel Size)、步长(Stride)以及填充步数(Padding)，我们逐一解释下。 卷.
图像卷积操作
weixin_40062244的博客
01-05 7251
了解图像卷积操作 利用pytorch实现图像卷积
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
lyx_323的博客
04-06 2万+
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...
卷积步长strides参数的具体解释
deeplearningfeng的博客
11-16 3万+
conv1 = tf.nn.conv2d(input_tensor,conv1_weights,strides=[1,1,1,1],padding='SAME') 这是一个常见的卷积操作，其中strides=【1,1,1,1】表示滑动步长为1，padding=‘SAME’表示填0操作 当我们要设置步长为2时，strides=【1,2,2,1】，很多同学可能不理解了，这四个参数分别代表了什么，查
卷积步长
谦小白
01-02 1万+
文章目录 卷积中的步长是构建卷积神经网络的一个基本操作 前几篇的博客都是步长为1的卷积神经网络例子，现在以步长为2的例子来说明步长不为1的情况。 下面是一个7x7的灰度图像的矩阵，以及一个3x3的过滤器，卷积运算之后的输出结果应该为3x3的矩阵。 具体计算过程： 还和之前一样取左上方的3×3区域的元素的乘积，再加起来，最后结果为91。 之前我们移动蓝框的步长是1，现在移动的步长是2，我们让...
opencv真货第五节
qq_40694323的博客
05-09 1323
python+opencv 一、滤波器 1.什么是图像卷积 2.步长 3.padding 4.卷积核的大小 5.卷积案例 二、方盒滤波与均值滤波 三、高斯滤波
卷积网络 步长&填充 大小 与输入输出大小的关系
a1809032425的博客
07-22 2万+
卷积网络 步长&填充 大小 与输入输出大小的关系 参考网址： 1、https://blog.youkuaiyun.com/meadl/article/details/68927227 2、https://blog.youkuaiyun.com/u011692048/article/details/77572024 卷积层的维度计算 假设卷积层的输入大小x*x为5*5，卷...
卷积与反卷积、步长（stride）与重叠（overlap）及 output 的大小
03-10 2万+
1. 卷积与反卷积如上图演示了卷积核反卷积的过程，定义输入矩阵为 II（4×44\times 4），卷积核为 KK（3×33\times 3），输出矩阵为 OO（2×22\times 2）： 卷积的过程为：Conv(I,W)=O\text{Conv}(I, W)=O 反卷积的过称为：Deconv(W,O)=I\text{Deconv}(W,O)=I（需要对此时的 OO 的边缘进行延拓 padding
深度卷积神经网络学习笔记2：步长不为1的卷积前向传播和反向传播
meadl的博客
03-31 1万+
卷积层的维度计算        假设卷积层的输入大小x*x为5*5，卷积核大小k*k为3*3,步长stride为2，假设不填充，输出维度将会是(x-k)/2+1,即为2*2；如果步长为1，那么输出将会是3*3.步长为1的前向传波和反向传播已有很多推导，不再赘述。       前向传播      假设输入如下：       卷积核： 卷积结果 通过卷积计算可以得出：
7×7卷积核 步长为1的二维卷积 怎么在四维上运行
最新发布
10-16
在深度学习中，输入数据通常是四维的，其形状为`(batch_size, in_channels, height, width)`，其中`batch_size`表示一批数据中样本的数量，`in_channels`表示输入通道数，`height`和`width`分别表示输入图像的高度和宽度。而对于一个`7×7`卷积核、步长为1的二维卷积，其运行原理如下： #### 1. 卷积核的维度 卷积核是四维的，形状为`(out_channels, in_channels, kernel_height, kernel_width)`，这里`out_channels`是输出通道数，`in_channels`是输入通道数，`kernel_height = kernel_width = 7`。每个输出通道都有一组`in_channels`个`7×7`的二维卷积核，这组卷积核会与输入数据的各个通道进行卷积操作，然后将结果相加，得到该输出通道的特征图。 #### 2. 卷积操作过程 对于输入的四维数据`(batch_size, in_channels, height, width)`，会针对每一个样本（即每一个批次中的数据）进行卷积操作。具体步骤如下： - **通道处理**：对于每个输出通道，会将该通道对应的`in_channels`个`7×7`卷积核分别与输入数据的`in_channels`个通道进行二维卷积操作。二维卷积操作就是卷积核在输入数据的二维平面（高度和宽度方向）上滑动，每次滑动步长为1，在每个位置上，卷积核与对应的输入区域的元素逐元素相乘并求和，得到一个输出值。 - **通道融合**：将`in_channels`个二维卷积的结果相加，得到该输出通道在当前样本上的特征图。 - **多通道输出**：重复上述过程，直到得到所有`out_channels`个输出通道的特征图。 #### 3. 代码示例 ```python import torch import torch.nn as nn # 定义输入数据 batch_size = 2 in_channels = 3 height = 32 width = 32 input_data = torch.randn(batch_size, in_channels, height, width) # 定义卷积层 out_channels = 16 conv_layer = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=7, stride=1) # 进行卷积操作 output = conv_layer(input_data) # 输出结果的形状 print(output.shape) ``` ###
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