卷积输出图像的大小计算

最新推荐文章于 2025-07-22 21:52:06 发布

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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

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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

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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

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jokerMingge的博客

09-19

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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。

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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

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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

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07-11

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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

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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

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卷积和反卷积输出的计算公式

HHzdh的博客

08-23

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卷积运算和运算后特征图大小计算2

12-21

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05-24

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【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

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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...

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