图像卷积后的大小计算公式

最新推荐文章于 2024-07-11 16:32:53 发布
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博客主要定义了卷积操作中的几个参数，包括输入图片大小W*W、Filter（卷积核）大小F*F、步长Step、padding（填充）的像素数P，还说明了填充后图像大小变化，最后提及输出图片大小为N * N。

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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

  N=\left \lfloor \frac{W-F+2P}{Step} \right \rfloor+1    

 

 

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05-29 1428
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qq_64623979的博客
06-04 1712
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。
【转】图像卷积后的大小计算公式
lyy的博客
12-09 1875
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 .
图像卷积后的输出大小计算公式
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11-30 1549
定义以下参数 输入(input)图片大小 W×W 卷积核（或者称为滤波器Filter）大小 F×F 步长strides S padding的像素数 P 参考：卷积基本计算公式_ON_THE_WAY_FOREVER的博客-优快云博客_卷积公式 图像卷积后的大小计算公式_aron_conli的博客-优快云博客_卷积计算公式 ...
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输入图片大小 W×W Filter大小 F×F 步长 S padding的像素数 P N = (W − F + 2P )/S+1 输出图片大小为 N×N
超详细的卷积后大小的计算公式
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