卷积输出图像的大小计算

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本文介绍了卷积神经网络中卷积层的输出尺寸计算公式。输入图像尺寸为n*n，使用f*f的过滤器，设定步长为s，padding为p时，输出图像尺寸的计算公式为⌊(n+2p−fs+1)⌋∗⌊(n+2p−fs+1)⌋。

输入图像：n*n，
过滤器：f*f
步长：s，
padding：p
输出图像大小为:⌊(n+2p−fs+1))⌋∗⌊(n+2p−fs+1)⌋，⌊⌋表示向下取整

岚DEMO
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图像卷积及其计算（特征图尺寸、参数量、计算量）
weixin_44966641的博客
10-22 8902
图像卷积及其计算（特征图尺寸、参数量、计算量） 卷积前后特征图尺寸的计算 定义参数如下： 输入特征图尺寸： W×WW×WW×W 卷积核尺寸： F×FF×FF×F 步长： SSS 填充的像素数：PPP 则有输出特征图尺寸为 N×NN×NN×N： N=(W−F+2P)/S+1 N = (W − F + 2P )/S+1 N=(W−F+2P)/S+1 参数量的计算 卷积层的参数量 卷积的参数量即卷积核的参数量，设我们有如下参数： 卷积核尺寸：KKK 前一层的通道数：CinC_{in}Cin​ 当前层的卷积核
卷积后图片尺寸
qq_42301955的博客
05-29 1578
卷积相关概念
卷积运算和运算后特征图大小计算2
12-21
every blog every motto: Stay hungry, stay foolish. 0. 前言 主要讲下实际卷积运算中关于padding=same和padding=valid的输出特征图的大小，以及池化后特征图的大小。 1. 正文 1. 卷积运算 特别说明：卷积（除不尽）向下取整！！！！ 特别说明：卷积（除不尽）向下取整！！！！ 特别说明：卷积（除不尽）向下取整！！！！ 关于卷积的基本运算参照卷积运算和运算后特征图大小计算1 参数定义： 输入大小：intputH 卷积核大小：K 步长：S 填充：P 输出图像大小：outputH 1.1 padding=valid 不进行填充，
卷积输入输出图像大小的计算
weixin_34233618的博客
06-21 2251
  输入输出图像大小的计算 此段内容引自我翻译的一篇文章 上面的内容可能会使你混淆每一层的输出尺寸。 所以我决定使用下面的内容让你能够识别输出尺寸。 在卷积层中,有三个关键控制着输出尺寸的大小 过滤器的数量 ——输出音量的深度就等于滤波器应用的数量。 每个滤波器(卷积核)可以输出一个图片,卷积核增加,输出图片的数量增加  步长 ——控制着卷积核向下移动的像素值。 高步值长时我们跨过的像素值,因此...
卷积后的图像尺寸计算
weixin_46452278的博客
04-17 1237
公式，并没有考虑实际输入图像的尺寸，是否除得尽。大多数文章都直接套用。
卷积和转置卷积的输出尺寸计算
jokerMingge的博客
09-19 785
若想要将图像高宽扩大p倍，就可以让stride=p，然后调整k_w和padding，比如，(这样滑动一次只滑过窗口的一半)，然后看。计算公式，其实就是上面公式的逆运算。stride=1就是上面的公式。再比如，高宽被缩小32倍后为。，这里padding就取1。，想要恢复原尺寸：首先。
ConvTranspose2d转置卷积输出大小计算
lllllliiiii_blog
08-13 1308
转置卷积
常规卷积,膨胀卷积,转置卷积之后的图像大小计算
整理输出各类知识
05-31 3390
1.概述 看了吴恩达老师的深度学习课程，里面有提到卷积网络的大小计算方式，就记录一下，顺便以pytorch代码实现验证一下。 2.普通卷积 记图像尺寸为n∗nn*nn∗n，卷即核尺寸为f∗ff*ff∗f，步长为sss,padding大小为ppp,输出的尺寸大小为(n+2p−fs+1)∗(n+2p−fs+1){({{n+2p-f} \over s}+1 )}*{({{n+2p-f} \over s}+1 )}(sn+2p−f​+1)∗(sn+2p−f​+1) 令n=224,f=3,s=1,p=1n=224,f
空洞卷积后输出特征图的尺寸计算
yykkkybs的博客
06-15 4413
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 ...
卷积和反卷积输出的计算公式
HHzdh的博客
08-23 4161
System.NullReferenceException HResult=0x80004003 Message=未将对象引用设置到对象的实例。 Source=信号采集 StackTrace: 在 信号采集.Form1.Data_2_xls(DataGridView dgv) 在 D:\[优化]信号采集C#-USBHID版本\信号采集C#-USBHID版本\信号采集C#-USBHID版本\信号采集\Form1.cs 中: 第 429 行 System.NullReferenceE...
卷积层的相关概念 与 卷积层输出图片大小计算
iioSnail的博客
03-04 5176
本文内容 常见问题：听课时感觉听懂了，一些代码，发现啥都不懂，各个参数的数值应如何指定呢？ 本文会以Pytorch为例，讲解CNN过程中各个参数应如何计算 卷积层的相关概念 图片的channel：图片的通道数，例如，当图片是彩色时，通道数为3，分别是RGB。如果图片是黑白的，那么通道数为1。每个通道对应的图片矩阵称为Feature Map，如果是3个通道，即3个Feature Map。 卷积的计算过程：见图片 滤波器（Filter）和卷积核（convolving kernel）：在上图中， 这
如何计算卷积层输出图像的大小&以及池化大小输出
Go_ahead_forever的博客
07-11 3243
如何计算卷积层输出图像的大小&以及池化大小输出
如何计算卷积后的图像尺寸
biubiusion的博客
04-08 5532
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/池化后图像大小计算公式
写代码的高酱
02-21 4104
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...
卷积操作后特征图大小计算
qq_41168327的博客
03-08 9275
一，卷积操作 若图像为正方形：设输入图像尺寸为WxW，卷积核尺寸为FxF，步幅为S，Padding使用P,经过该卷积层后输出的图像尺寸为NxN：   若图像为矩形：设输入图像尺寸为...
[转载]卷积，池化操作后的图像尺寸计算
qq_52254197的博客
05-24 3636
[转载]卷积，池化操作后的图像尺寸计算 原文 一，卷积操作 若图像为正方形：设输入图像尺寸为WxW，卷积核尺寸为FxF，步幅为S，Padding使用P,经过该卷积层后输出的图像尺寸为NxN： N=W−F+2PS+1 N=\frac {W-F+2P} {S} +1 N=SW−F+2P​+1 若图像为矩形：设输入图像尺寸为WxH，卷积核的尺寸为FxF，步幅为S，图像深度(通道数)为C，Padding使用P，则： 卷积后输出图像大小： W=W−F+2PS+1H=H−F+2PS+1 W=\frac {W-F+2P}
【卷积神经网络】图像卷积、池化操作后的特征图大小计算方法
qq_41427568的博客
09-24 8533
一、卷积操作 输入图像为正方形 输入图像尺寸为W∗WW*WW∗W，卷积核尺寸为F∗FF*FF∗F，步长为S，padding为P，卷积核个数为C，经过卷积层之后输出的图像尺寸为N∗N∗CN*N*CN∗N∗C： N=W−F+2∗PS+1N=\frac{W-F+2*P}{S} +1N=SW−F+2∗P​+1 输入图像为矩形 输入图像尺寸为W∗HW*HW∗H，卷积核尺寸为F∗FF*FF∗F，步长为S，pa...
卷积操作尺寸计算公式
最新发布
qq_36892712的博客
07-22 798
在深度学习和图像处理中，卷积操作会改变输入图像的尺寸。（dilation rate）时，卷积核的感受野会扩大，导致输出尺寸进一步变化。卷积后输出图像的高度。
在 Caffe 中如何计算卷积后的特征图尺寸
wonengguwozai的博客
01-05 9452
在 Caffe 中如何计算卷积卷积看成是多个局部的全连接。卷积后长宽计算(方形):outputh=imageh+pad−kernelhstride+1上述公式错误，感谢朝朝与暮暮指出错误正确公式为： outputw=⌊imagew+2pad−kernelsizestride⌋+1outputh=⌊imageh+2pad−kernelsizestride⌋+1其中stride大于等于1一般来说下式应...
二维卷积运输出大小计算公式
06-11
### 二维卷积运算中输出大小的计算公式 在卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）中，二维卷积运算的输出大小取决于输入大小、卷积核大小、步幅（stride）以及填充（padding）方式。具体计算公式如下： 假设输入图像的尺寸为 \(H \times W\)（高度和宽度），卷积核的尺寸为 \(K \times K\)，步幅为 \(S\)，填充为 \(P\)，则卷积运算后输出特征图的尺寸可以表示为： \[ H_{\text{out}} = \left\lfloor \frac{H + 2P - K}{S} \right\rfloor + 1 \] \[ W_{\text{out}} = \left\lfloor \frac{W + 2P - K}{S} \right\rfloor + 1 \] 其中： - \(H_{\text{out}}\) 和 \(W_{\text{out}}\) 分别表示输出特征图的高度和宽度[^1]。 - \(P\) 是填充的大小，通常用于保持输出特征图与输入图像大小一致或满足特定需求[^2]。 - \(S\) 是步幅，控制卷积核在输入图像上的移动步长[^3]。 如果需要确保输出特征图的尺寸为整数，则可以通过调整填充 \(P\) 或步幅 \(S\) 来实现。例如，当 \(P = \frac{K-1}{2}\) 且 \(S = 1\) 时，输出特征图的尺寸与输入图像大小相同，这种设置通常称为“same”卷积[^2]。 以下是一个简单的 Python 实现示例，用于计算输出特征图的尺寸： ```python def calculate_output_size(input_size, kernel_size, stride, padding): """ 计算二维卷积运算后的输出特征图尺寸。 参数: input_size (tuple): 输入图像的尺寸 (高度, 宽度) kernel_size (int): 卷积核的尺寸 stride (int): 步幅 padding (int): 填充大小 返回: tuple: 输出特征图的尺寸 (高度, 宽度) """ H, W = input_size H_out = ((H + 2 * padding - kernel_size) // stride) + 1 W_out = ((W + 2 * padding - kernel_size) // stride) + 1 return H_out, W_out # 示例 input_size = (28, 28) # 输入图像尺寸 kernel_size = 3 # 卷积核尺寸 stride = 1 # 步幅 padding = 1 # 填充 output_size = calculate_output_size(input_size, kernel_size, stride, padding) print(f"输出特征图尺寸: {output_size}") ```
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