图像卷积后的大小计算公式

最新推荐文章于 2025-05-09 11:53:10 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    

 

 

卷积后图片尺寸
qq_42301955的博客
05-29 1428
卷积相关概念
卷积神经网络中特征图大小计算公式总结
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 .
如何计算卷积后的输出尺寸
最新发布
qq_56218077的博客
05-09 388
（典型的 CIFAR-10 图像大小），我们来计算一下卷积操作后的输出尺寸。假设输入图像的尺寸是。（因为填充的关系）。输入尺寸：32x32。
图像卷积后的输出大小计算公式
GIS112216的博客
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 ...
图片卷积后的尺寸计算公式
renhaofan的博客
08-10 2万+
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
Mr_WHITE2的博客
01-07 4万+
计算公式定义 定义几个参数 输入图片大小 W×W 卷积核大小 F×F 步长 S padding的像素数 P 于是我们可以得出计算公式为： N = (W − F + 2P )/S+1 输出图片大小为 N×N 以resnet50为例，输入为[1,3,224,224]，其中1为batchsize，3为通道数，224为height和width。 经过第一层卷积后，其大小为[1,64,112,112] in_channels= 3//输入通道 out_channels= 64 //输出通道 nn.Conv2d(in_
卷积池化尺寸计算公式
06-06 2134
卷积CNN是我们最常使用的，但是有时候需要观察他的输出前后的差异，这里描述下计算方式，具体如下：图片大小：WxHxD W:宽 H:高 D:通道（RGB） 例:320x320x3卷积核：NxNx3 卷积核大小 后面的3是和图片的通道对应，如果图片是灰度的那么就是1卷积核个数：C步长：S 每次一卷积的时候跨越的步长填充：P 外网填充多少行和列，一般是图片保留特征或者是维持图片大小公式计算：输出数据的高度：OH = (H - N + 2P) / S + 1。
卷积运算和运算后特征图大小计算2
12-21
输出特征图的大小计算公式为：`outputH = (inputH - K + 2P) / S + 1`。同样，对于除不尽的情况，结果会被向下取整。 2. **池化运算** 池化操作通常用于减小特征图的尺寸，同时保留关键信息。池化的输出特征图大小...
CNN中卷积和池化计算公式
08-27 1万+
卷积计算公式 1、卷积层输入特征图(input feature map)的尺寸为：H(input)×W(input)×C(input) H(input)表示输入特征图的高 W(input)表示输入特征图的宽 C(input)表示输入特征图的通道数（如果是第一个卷积层则是输入图像的通道数，如果是中间的卷积层则是上一层的输出通道数 2、卷积层的参数有如下几个 输出通道数为K 正方形卷积核的边长为F ...
空洞卷积后输出特征图的尺寸计算
yykkkybs的博客
06-15 4361
空洞卷积的等效卷积核（感受野）大小： ke = k + (k − 1)(r − 1) k为原始卷积核大小，r为dia rate参数。 输出计算同卷积运算。 输出特征大小计算 out = ( in − F + 2 ∗ pading ) / stride +1 注意：这里的F就是上面的感受野，这个公式也适用于常规的卷积 ...
图像处理-模板、卷积的整理
求知若饥，知行合一
04-04 2万+
一：什么是卷积 离散卷积的数学公式可以表示为如下形式： f(x) =  - 其中C(k)代表卷积操作数，g(i)代表样本数据, f(x)代表输出结果。 举例如下： 假设g(i)是一个一维的函数，而且代表的样本数为G = [1,2,3,4,5,6,7,8,9] 假设C(k)是一个一维的卷积操作数, 操作数为C=[-1,0,1] 则输出结果f(x)可以表示为 F=[1,2,2,2,2,2,
理解图像卷积操作的意义
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zhangxu
05-16 10万+
数字信号处理中卷积 卷积一词最开始出现在信号与线性系统中，信号与线性系统中讨论的就是信号经过一个线性系统以后发生的变化。由于现实情况中常常是一个信号前一时刻的输出影响着这一时刻的输出，所在一般利用系统的单位响应与系统的输入求卷积，以求得系统的输出信号（当然要求这个系统是线性时不变的）。 卷积的定义： 卷积是两个变量在某范围内相乘后求和的结果。如果卷积的变量是序列x(n)和h(n)，则...
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计算机研究生
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先定义几个参数 输入图片大小 W×W Filter大小 F×F 步长 S padding的像素数 P 于是我们可以得出 N = (W − F + 2P )/S+1 输出图片大小为 N×N
卷积/池化后图像大小计算公式
写代码的高酱
02-21 4068
卷积前原图像的大小为old_width×old_height×3old\_width \times old\_height \times 3old_width×old_height×3 卷积核的数量为NNN 卷积核的尺寸为F×FF \times FF×F 卷积步长（stride）为SSS 填充（padding）数量为PPP 则卷积后的图像尺寸大小为new_width×new_height×Nne...
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Go_ahead_forever的博客
07-11 2990
如何计算卷积层输出图像的大小&以及池化大小输出
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12-09 3499
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04-08 5498
N = (W - F + 2*P)/S+ 1 其中： N：输出图像的尺寸N*N； W：输入图像的尺寸W*W； F：卷积核（filter）的边长F*F； S：卷积的步长(stride)； P：padding大小； 若想通过设置padding保证卷积前后图像大小不变，可令 N = W，解出 p（即padding = (W+1)/2 向上取整即可）； ...
卷积与反卷积size计算公式
2301_79717195的博客
05-17 738
其中，out是输出图像的大小，in是输入图像的大小，k是卷积核的大小，p是padding，填充大小，s是stride，步长。其中，out是输出图像的大小，in是输入图像的大小，s是步长，k是卷积核大小，p是padding，填充大小。
卷积图像尺寸计算公式
03-17
### 卷积神经网络中图像尺寸的计算方法 卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）中的卷积层输出尺寸可以通过特定公式进行计算。以下是详细的计算过程以及公式的推导。 #### 输出尺寸计算公式 对于输入图像 \( W \times H \)，经过卷积操作后的输出尺寸可以由以下公式得出： \[ W_{out} = \frac{W_{in} + 2P - K}{S} + 1 \] 其中： - \( W_{in} \): 输入特征图的宽度。 - \( P \): 填充（Padding）的数量，通常为0或指定值。 - \( K \): 卷积核的大小（即窗口大小），例如 \( 5 \times 5 \)[^2]。 - \( S \): 步幅（Stride），表示每次滑动的距离。 - \( W_{out} \): 输出特征图的宽度。 同理，高度方向上的输出尺寸也可以按照相同的方式计算： \[ H_{out} = \frac{H_{in} + 2P - K}{S} + 1 \] 如果步幅和填充参数不同，则需分别代入对应的数值。 #### 示例代码实现 下面是一个简单的 Python 实现来验证上述公式的结果： ```python def calculate_output_size(input_size, kernel_size, padding=0, stride=1): """ Calculate the output size of a convolution layer. Parameters: input_size (int): The width or height of the input feature map. kernel_size (int): Size of the convolution kernel. padding (int): Padding added to both sides of the input. stride (int): Stride length for sliding window. Returns: int: Output size after applying convolution operation. """ return ((input_size + 2 * padding - kernel_size) // stride) + 1 # Example usage input_width = 32 # Input image width/height kernel_size = 5 # Convolution kernel size padding = 2 # Zero-padding on each side stride = 1 # Sliding step output_width = calculate_output_size(input_width, kernel_size, padding, stride) print(f"Output Width: {output_width}") ``` 运行此代码会得到相应的输出尺寸结果。 #### 特殊情况讨论 当卷积核大小被简化描述为单个数字时（如 “5” 而不是 “5x5”），这实际上意味着该卷积核的高度和宽度相等。因此，在实际应用中，“5” 可以理解为正方形卷积核的一个边长。 ---
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