反卷积尺寸的计算

最新推荐文章于 2024-05-17 11:34:11 发布
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卷积与反卷积尺寸变化
juluwangriyue的博客
10-25 525
卷积与反卷积尺寸变化1、卷积尺寸变化2、反卷积尺寸变化 符号约定： 输入尺寸（input）：iii 卷积核大小（kernel size）：kkk 步幅（stride）： sss 边界扩充（padding）： ppp 输出尺寸（output）：ooo 1、卷积尺寸变化 卷积过程示例如图1所示，蓝色方块为输入，绿色方块为输出，灰色方块为卷积核。经过卷积计算，输出尺寸计算公式： o=[i+2p−ks+1](1)o =[\frac{i+2p-k}{s}+1] \tag1o=[si+2p−k​+1](1) 注释：
反卷积学习笔记
XLyu233的博客
06-23 993
最近在学习InversionNet的过程中，对于反卷积有部分疑问，因此查阅资料详细学习，形成这一篇学习笔记。
卷积与反卷积运算
05-13
使用pytorch演示卷积，反卷积，池化等运算。。。。。。
卷积神经网络反卷积后尺寸大小计算
weixin_43715601的博客
10-19 1572
卷积神经网络反卷积后尺寸大小计算反卷积尺寸计算公式附:证明过程 反卷积尺寸计算公式 H′=(H−1)∗S[0]+K[0]−2∗Pad[0]W′=(W−1)∗S[1]+K[1]−2∗Pad[1] \begin{aligned}\\ H'&= (H - 1)*S[0]+K[0]-2*Pad[0] \\ \\ W' &= (W - 1)*S[1]+K[1]-2*Pad[1] \end{aligned} H′W′​=(H−1)∗S[0]+K[0]−2∗Pad[0]=(W−1)∗S[1]+K[1]−2
卷积与反卷积size计算公式
2301_79717195的博客
05-17 668
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。
tf.layers.conv2d_transpose反卷积输出尺寸的计算
四国棋客
11-29 2125
背景 今天研究了下tensorflow中反卷积输出尺寸的计算，使用的函数是tf.layers.conv2d_transpose。 函数用法 典型用法是这样 y = tf.layers.conv2d_transpose(x, 128, 5, strides=3, padding='valid') x是输入的四维张量(批数量，长，宽，通道数)，128是输出通道数，5表示卷积核边长（这里...
AI面试题之(反)卷积输出尺寸计算
忽逢桃林的博客
07-02 3702
1 给我背住 【卷积计算公式】 output=input+2∗padding−kernelstride+1output=\frac{input+2*padding-kernel}{stride}+1output=strideinput+2∗padding−kernel​+1 【反卷积计算公式】 output=stride∗(input−1)+2∗padding−kernel+2output=stride*(input-1)+2*padding-kernel+2output=stride∗(input−1)+
反卷积_神经网络_神经_反卷积_网络_卷积神经_
10-01
反卷积神经网络（Deconvolutional Neural Network，简称DeconvNet）是一种在深度学习领域广泛应用的模型，特别是在图像处理和计算机视觉任务中。反卷积网络是对卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）的...
PyTorch中反卷积的用法详解
09-18
首先，我们需要明确，在PyTorch中并没有真正意义上的反卷积操作，而是称为转置卷积（Transposed Convolution），这是一种在数学上实现“反向卷积”效果的方法，常用于在神经网络中增大数据的空间维度，如在生成对抗...
卷积、可分离卷积、转置卷积（反卷积）
qq_44936246的博客
10-24 1582
卷积 卷积层的结构参数 卷积核大小（Kernel Size）：定义卷积操作的感受野。 步幅（Stride）： 定义卷积核遍历图像时的步幅大小。其默认值通常设置为1。设置大于1的值后对图像进行下采样，这种方式类似池化操作。 边界扩充（Padding）： 定义了网络层处理样本边界的方式。当卷积核大于1且不进行边界扩充，输出尺寸将相应缩小；当卷积核以标准方式进行边界扩充，则输出数据的空间尺寸将与输入相等。 输入与输出通道（Channels）： 构建卷积层时需定义输入通道I ，并由此确定输出通道O 。这样，可算出每
【pytorch】反卷积中输出尺寸计算公式
学无止境、积少成多、厚积薄发
04-27 1804
pytorch框架下的反卷积： nn.ConvTranspose2d( in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, output_padding=0, groups=1,
卷积/反卷积前后的张量尺寸计算
wzg2016的博客
10-30 937
1、下采样/卷积： 先定义几个参数 输入图片大小 ：W×W Filter大小 ：k×k 步长 ：S padding的像素数 ：P 输出图片大小为： N×N 于是我们可以得出：N = (W − k + 2P )/S+1 ...
卷积/反卷积后特征图尺寸计算
Norstc的博客
07-28 1515
1、下采样/卷积： 先定义几个参数 输入图片大小 ：W×W Filter大小 ：k×k 步长 ：S padding的像素数 ：P 输出图片大小为： N×N 于是我们可以得出：N = (W − k+ 2P)/S+1 建议推算一把 2、上采样/反卷积： N是输出图像的大小 w是输入图像的大小 s是步长 k是卷积核大小 p是补充边缘像素 反卷积后特征图尺寸的计算：N=(w-1)×s+k-2p ...
反卷积后图像大小
Ibelievesunshine的博客
02-01 2192
我们知道： 卷积后图片大小的计算：out=(in-k+2×p)/s+1 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。 反卷积是卷积的逆运算，所以： 反卷积后图片大小的计算：out=(in-1)×s+k-2×p 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...
反卷积和卷积的输出和输入尺寸关系
开飞机的小毛驴儿
12-28 947
转载自：https://blog.youkuaiyun.com/CV_YOU/article/details/83212861，本文只做个人纪录学习使用，版权归原作者所有。 1、反卷积 利用反卷积求输出尺寸的大小为N（out） = （N（in）-1）× s +k -2p s：stride k：kernel_size p：padding 2、卷积 N（out） = (N(in) − k + 2p ...
卷积、空洞卷积、反卷积与空洞反卷积的计算公式(全)
爱在深秋
11-08 7355
经常使用的卷积有卷积、空洞卷积、反卷积与空洞反卷积的，下面总结了他们的计算公式。
Pytorch中的转置卷积 nn.ConvTranspose2d
记录学习的小白
04-22 1501
起因 在之前的博客中，已经在理论层面上介绍过转置卷积，但一直没有在代码中真正应用过，因为目前在图像分割领域中的上采样操作通常直接用双线性插值来做了。最近探索AutoEncoder，在解码器中要用到转置卷积，涉及到了编码，发现pytorch的实际操作以及参数设置上并没有那么简单，因此写下本文记录一下。 探索 关于什么是转置卷积，参照我上节给出的博客，这里就不过多叙述了。直接上pytorch实操： conv = nn.Conv2d(3, 8, 3, stride=2, padding=1) Dcon
反卷积 逆卷积 转置卷积(Transposed Convolution；Fractionally Strided Convolution；Deconvolution) 输出维度shape计算
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心之所向
02-27 1万+
正常卷积运算： 如上图：4x4的输入，卷积Kernel为3x3, ,输出为2x2。其计算可以理解为： 输入矩阵展开为4*4=16维向量，记作x 输出矩阵展开为2*2=4维向量，记作y 卷积核C为如下矩阵： 卷积运算可表示为y = Cx（可以对照动图理解），而卷积的反向传播可以如下，相当于乘以C^T 反卷积运算： 如上图：2x2的输入，卷积Kernel为3x3, ,输出为4x4。如果
反卷积公式计算
最新发布
03-11
反卷积，也称为转置卷积，在神经网络中用于扩大特征图的尺寸。其核心在于通过特定公式来决定输出尺寸。 对于给定输入尺寸 \(i\)、步长 \(s\)、卷积核大小 \(k\) 和填充量 \(p\) 的情况下： 当 \((i + 2p - k)\%s =...
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