32、卷积参数 - 长宽方向的公式推导

最新推荐文章于 2025-11-25 14:31:30 发布
最新推荐文章于 2025-11-25 14:31:30 发布
阅读量1k 收藏 19
点赞数 21
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： CV视觉算法入门与调优 文章标签： 深度学习 cnn 人工智能
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/dongtuoc/article/details/134938480
本文介绍了卷积运算中，如何根据padding、stride和dilation推导输入图像与输出特征图在长宽方向的尺寸关系。从基础的不带dilation参数的公式到包含dilation的复杂情况，为理解卷积算法的实现打下基础。

有了前面三节的卷积基础 padding, stride, dilation 之后，大概就可以了解一个卷积算法的全貌了。

一个完整的卷积包含的输入和输出有：

  • 输入图像，表示为[n, hi, wi, ci]

  • 卷积核，表示为[co, kh, kw, ci]

  • 输出特征图，表示为[n, ho, wo, co]

以上为卷积算法的两个输入 tensor 和一个输出 tensor，相关表述可以去卷积的基础公式复习。

那除了这三个 tensor 之外，还有计算卷积所需要的三个参数，分别为 padding,

了解本专栏 订阅专栏 解锁全文 超级会员免费看
带dilation的卷积输出尺寸计算公式（附代码）
AsajuHuishi的博客
07-29 2139
带dilation的卷积输出尺寸计算公式 K′=dilation+(kernel−1)⋅(dilation−1)K'=dilation+(kernel-1)\cdot(dilation-1)K′=dilation+(kernel−1)⋅(dilation−1) Wout=win−K′+2paddingstride+1W_{out}=\frac{w_{in}-K'+2padding}{stride}+1Wout​=stridewin​−K′+2padding​+1 举例 # -*- coding: utf-8
卷积神经网络前向及反向传播过程数学解析
恩泽君的博客
05-14 9760
卷积神经网络前向及反向传播过程数学解析 文章目录卷积神经网络前向及反向传播过程数学解析1、卷积神经网络初印象2、卷积神经网络性质3、前向传播3.1、卷积层层级间传递3.2、池化操作3.3、卷积层到全连接层传递4、卷积神经网络的反向传播过程4.1、全连接层误差公式4.2、全连接层向池化层反向传递公式4.3、池化层到卷积层的误差公式4.4、卷积层之间的误差传递4.5、参数w和b的梯度公式5、总结5.1...
阶跃函数卷积自己_详细推导卷积算法
weixin_39872222的博客
11-20 9495
本文的主要思路如下：1 从测量飞船的例子开始假设 表示第 时刻测量到的宇宙飞船位置。由于信号存在干扰，我们取该时刻的前 次测量结果的期望作为该次测量的最终结果。我们用 表示这 次测量里的一个时刻，我们假设 时刻对应的权重为 ，则 越接近 ，它应越重要。这里所有的值都是标量。求 时刻前 次测量的期望 则，期望求解如下： 当 ： 上面的积分运算过程被定义为卷积运算，标记为 ，...
卷积神经网络CNN原理详解
cbd_2012的博客
04-24 1498
【深度学习系列】卷积神经网络CNN原理详解(一)——基本原理 　　上篇文章我们给出了用paddlepaddle来做手写数字识别的示例，并对网络结构进行到了调整，提高了识别的精度。有的同学表示不是很理解原理，为什么传统的机器学习算法，简单的神经网络(如多层感知机)都可以识别手写数字，我们要采用卷积神经网络CNN来进行别呢？CNN到底是怎么识别的？用CNN有哪些优势呢？我们下面就来简单分析一下。在讲...
机器学习复习：卷积的方向传播之一：步长stride为1的二维卷积方法的反向传播算法
DaVinciL的博客
06-08 2324
title: 步长stride为1的二维卷积方法的反向传播算法 date: 2019-05-24 12:32:01 tags: [卷积, 反向传播, 深度学习] category: 深度学习 toc: true thumbnail: gallery/DeepLearning.jpg 前言   近年来，深度学习的快速发展带来了一系列喜人的成果，不管是在图像领域还是在NLP领域，深度学习都显示了其极...
【深度学习系列】手写数字识别--卷积神经网络CNN原理详解(一)
热门推荐
qq826364410的专栏
11-12 1万+
上篇文章我们给出了用paddlepaddle来做手写数字识别的示例，并对网络结构进行到了调整，提高了识别的精度。有的同学表示不是很理解原理，为什么传统的机器学习算法，简单的神经网络(如多层感知机)都可以识别手写数字，我们要采用卷积神经网络CNN来进行别呢？CNN到底是怎么识别的？用CNN有哪些优势呢？我们下面就来简单分析一下。在讲CNN之前，为避免完全零基础的人看不懂后面的讲解，我们先简单回顾一下
卷积RBM源码解读
风翼冰舟的博客
11-15 5803
前言 卷积RBM相对RBM来说具有很多优势，详细的我也不说了，看文章就行。主要还是为了加深自己对细节部分的理解吧。 国际惯例，贴几个链接 卷积RBM的创始人Honglak Lee：http://web.eecs.umich.edu/~honglak/hl_publications.html#embc15 可以从他的主页上找到两篇与卷积RBM相关的文献，我也顺便传到优快云上了，赚两个积分，
【OpenCV4】滤波器、图片卷积、步长、padding、卷积核的大小、方盒滤波与均值滤波、高斯滤波、中值滤波、双边滤波、边缘检测Canny(重要)、索贝尔算子、沙尔算子、 拉普拉斯算子
linjun的博客
09-07 1596
双边滤波本质上是高斯滤波, 双边滤波和高斯滤波不同的就是:双边滤波既利用了位置信息又利用了像素信息来定义滤波窗口的权重。双边滤波中加入了对灰度信息的权重，即在邻域内，灰度值越接近中心点灰度值的点的权重更大，灰度值相差大的点权重越小。高斯滤波就是使用符合高斯分布的卷积核对图片进行卷积操作. 所以高斯滤波的重点就是如何计算符合高斯分布的卷积核, 即高斯模板.双边滤波对于图像的边缘信息能过更好的保存。高斯滤波的核心思想是让临近的像素具有更高的重要度. 对周围像素计算加权平均值, 较近的像素具有较大的权重值.
AI大模型系列之十：卷积神经网络原理
Peter_Changyb的博客
11-09 886
CNN到底是怎么识别的？用CNN有哪些优势呢？我下面就来简单分析一下。 为什么要用神经网络？ 对于同一个分类任务，我们可以用机器学习的算法来做，为什么要用神经网络呢？大家回顾一下，一个分类任务，我们在用机器学习算法来做时，首先要明确feature和label，然后把这个数据"灌"到算法里去训练，最后保存模型，再来预测分类的准确性。但是这就有个问题，即我们需要实现确定好特征，每一个特征即为一个维.........
04- 图像卷积及图片的模糊和边缘检测 (OpenCV系列) (机器视觉)
March_A的博客
02-20 2291
图像卷积就是卷积核在图像上按行滑动遍历像素时不断的相乘求和的过程 .
NNDL 作业7：第五章课后题（1×1 卷积核 | CNN BP）
liuzi_hang的博客
10-28 2525
卷积神经网络小作业
鱼类识别系统【最新版】Python+TensorFlow+Vue3+Django+人工智能+深度学习+卷积神经网络算法
2301_78372746的博客
11-24 1373
鱼类识别系统，基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法，通过收集了包括‘墨鱼’、‘多宝鱼’、‘带鱼’、‘石斑鱼’等在内的30种鱼类图像数据集进行训练，最后得到一个识别精度较高的模型，然后搭建Web可视化操作平台。前端后端：Django算法：TensorFlow、卷积神经网络算法具体功能系统分为管理员和用户两个角色，登录后根据角色显示其可访问的页面模块。登录系统后可发布、查看、编辑文章，创建文章功能中集成了markdown编辑器，可对文章进行编辑。
MixFormer: A Mixed CNN–Transformer Backbone
最新发布
医学图像分割女研一枚~兴趣是JAVA学习；关于synapse数据集的分割、可提供创新与指导、欢迎访问！
11-25 616
​ 尽管基于自注意力机制的Transformer模型近年来通过建模长程语义依赖关系推动了医学影像分析的发展，但其在捕捉局部空间细节方面的能力仍逊于卷积神经网络（CNN）。本研究提出了一种新型分割网络（SEG），其核心是基于CNN-Transformer混合架构（MixFormer）的特征提取主干网络，旨在提升医学图像分割性能。MixFormer在网络下采样过程中有机融合了Transformer的全局信息建模能力和CNN的局部特征提取优势。
深度学习理论与实战：MNIST 手写数字分类实战
2501_92613722的博客
11-25 795
本文介绍了使用深层神经网络进行MNIST手写数字分类的完整流程。首先讲解了多分类问题的核心工具：Softmax函数将网络输出转换为概率分布，交叉熵损失衡量预测准确性。接着详细说明MNIST数据集的预处理方法，包括标准化和拉平处理。然后通过PyTorch搭建4层全连接网络，使用ReLU激活函数解决梯度消失问题，并展示了训练过程的关键代码。最后指出通过调整网络层数、激活函数等参数可以进一步优化模型性能，为后续学习更复杂网络结构奠定基础。
Python模型优化实战：深度学习加速与压缩技巧
我是 二川兄，对Web开发、GIS开发、3D模型、机器学习、面试技巧等方面都有一些涉猎~ 欢迎您加入技术交流圈！你可以在我的文章末尾找到我~
11-21 1967
Python模型优化实战：深度学习加速与压缩技巧
循环神经网络详解（五）：深层 RNN - 层次的艺术
limenga102的专栏
11-25 26
层次化思维： 通过多个抽象层次逐步理解序列数据。功能特化： 每层专注于特定级别的模式识别。渐进抽象： 从具体到抽象的特征学习过程。
交通标志识别系统【最新版】Python+TensorFlow+Vue3+Django+人工智能+深度学习+卷积神经网络算法
2301_78372746的博客
11-22 645
交通标志识别系统，本项目基于TensorFlow框架，构建了一套完整的交通标志识别系统。系统采用卷积神经网络（CNN）算法，针对40种常见交通标志（包括“停车避让”“减速让行”“限速15千米”“注意行人”“禁止左转弯”等）构建数据集，通过多轮迭代训练，最终获得高精度识别模型，并实现了基于Web的可视化操作平台。前端后端：Django算法：TensorFlow、卷积神经网络算法具体功能系统分为管理员和用户两个角色，登录后根据角色显示其可访问的页面模块。
时间序列预测2025：Python中Prophet与LSTM对比分析
我是 二川兄，对Web开发、GIS开发、3D模型、机器学习、面试技巧等方面都有一些涉猎~ 欢迎您加入技术交流圈！你可以在我的文章末尾找到我~
11-22 2830
时间序列预测2025：Python中Prophet与LSTM对比分析
循环神经网络详解（二）：LSTM（长短时记忆网络）
limenga102的专栏
11-25 127
理论贡献：成功解决了RNN的长期依赖问题引入了门控机制的思想为序列建模提供了强大的基础架构实践影响：在多个领域达到state-of-the-art性能推动了深度学习在序列任务中的应用启发了后续的门控架构设计从简单开始：首先尝试单层LSTM，根据需要增加复杂度精心初始化：特别注意遗忘门的偏置初始化监控训练：密切关注梯度范数和门激活 patterns正则化策略：合理使用Dropout和权重衰减学习率调度：使用学习率衰减或余弦退火。
SegNet：深度卷积编码-解码器架构用于图像分割
"SegNet是一种深度卷积神经网络架构，专用于图像语义分割任务，由编码器网络、对应的解码器网络以及一个像素级分类层组成。编码器网络的结构与VGG16网络的13个卷积层相同，而解码器网络则通过在最大池化步骤中计算的...
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

董董灿是个攻城狮

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值