Padding，Kernel-size，stride关系公式

最新推荐文章于 2024-01-08 15:58:20 发布
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分类专栏： 学习笔记
本文记录了一个容易被遗忘但至关重要的卷积神经网络中卷积层输出尺寸的计算公式。该公式涉及到输入图像的宽度（W）、填充大小（P）、卷积核大小（K）及步长（S）。通过这个公式，可以精确地计算出经过卷积操作后的特征图的宽度。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

记录下公式，总忘记：

像素宽度W，

Padding size：P，

Kernel size：K，

Stride ： S，

公式为

Wn+1=(Wn+P∗2−K)/S+1
Padding计算
qq_45580233的博客
11-04 308
simplified setting： 2-D discrete convolutions (N = 2) square inputs (i1i_1i1​ =$ i_2$ = iii), square kernel size (k1k_1k1​ =$ k_2$ = kkk) same strides along both axes (s1s_1s1​ =$ s_2$ = sss) same zero padding along both axes (p1p_1p1​ =$ p_2$ = ppp) Uni
pytorch中padding=kernel_size//2
weixin_38530843的博客
11-29 1087
pytorch中padding=kernel_size//2_gggoogle1020的博客-优快云博客_kernel_size//2 感觉就是same模式一种灵活写法。
卷积:kernel size/padding/stride
xinfeng205的博客
04-01 3405
1.1 卷积输出尺寸计算公式 out=(input-filter+2*padding)/stride+1 1.2 卷积输出尺寸计算示例 输入图片大小为200×200，依次经过一层卷积（kernel size 5×5，padding 1，stride 2），pooling（kernel size 3×3，padding 0，stride 1），又一层卷积（kernel size 3×3，paddi...
p = max(kernel_size - stride, 0)
03-07
这是一个计算卷积神经网络中的 padding 大小的公式，其中 kernel_size 表示卷积核的大小，stride 表示卷积的步长。p 表示 padding 的大小，如果 kernel_size 大于 stride，那么 p 就等于 kernel_size 减去 stride，...
nn.Conv2d(dim, dim, self.kernel_size, stride=1, padding=self.kernel_size//2, groups=1, bias=False)， groups参数的含义
03-28
总的参数量会比groups=1时少，因为原来的卷积核尺寸是in_channels × kernel_size × kernel_size，现在每组的是(in_channels/groups) × kernel_size × kernel_size，再乘以输出通道数/groups组数，总参数量是...
nn.Conv2d(3, 32, kernel_size=(3,3), stride=1, padding=1), 翻译一下
最新发布
07-28
H_{\text{out}} = \left\lfloor \frac{H_{\text{in}} + 2 \times \text{padding}[0] - \text{kernel\_size}[0]}{\text{stride}[0]} + 1 \right\rfloor $$ $$ W_{\text{out}} = \left\lfloor \frac{W_{\text{in}} + ...
nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2)
07-05
当设置`kernel_size=3`和`stride=2`时，我们需要考虑输入尺寸和输出尺寸的关系。根据池化操作的输出尺寸公式： $$ \text{output\_size} = \left\lfloor \frac{\text{input\_size} - \text{kernel\_size}}{\text{...
net = nn.Sequential( nn.Conv2d(1, 64, kernel_size=7, stride=2, padding=3), nn.BatchNorm2d(64), nn.ReLU(), nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2, padding=1))
03-08
计算公式是：输出尺寸 = (输入尺寸 - kernel_size + 2*padding)/stride + 1。不过对于池化层，是否适用同样的公式？可能需要验证。 然后，需要检查BatchNorm2d的参数是否正确，这里64对应的是卷积层输出的通道数，...
图解卷积层stride，padding，kernel_size 和卷积前后特征图尺寸之间的关系
weixin_43499703的博客
04-10 1097
设置卷积核大小(kernel_size)，卷积步长 (stride)，特征图**填充宽度 (padding)**等参数 原文链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/163017446
神经网络：CNN中的filter，kernel_size，strides，padding对输出形状的影响
weixin_44116706的博客
06-09 4618
输入数据在经过卷积层后，形状一般会发生改变，而形状的变化往往与以下三个超参数有关。
搭建网络时设置kernel_size，stride，padding的设置
weixin_42433234的博客
02-19 5777
搭建网络时设置kernel_size，stride，padding的设置
如何计算padding大小
李鑫o_O
07-10 9334
根据tensorflow中的conv2d函数，我们先定义几个基本符号 1、输入矩阵 W×W，这里只考虑输入宽高相等的情况，如果不相等，推导方法一样，不多解释。 2、filter矩阵 F×F，卷积核 3、stride值 S，步长 4、输出宽高为 new_height、new_width 当然还有其他的一些具体的参数，这里就不再说明了。 我们知道，padding的方式在tensorflow
kernel、padding、size的关系
sinat_37666840的博客
06-14 446
输出尺寸：heightout=(heightin-heightkernel+2*padding)/stride+1。输入尺寸：widthout=(widthin-weightkernel+2*padding)/stride+1。
padding
05-29 1362
当Padding参数为valid的时候，卷积核移动到边缘的时候，不采用填充算法，直接终止，那么输出结果的宽高为input_width - filter_width+1,input_height-filter_height+1（步长为1 ） 步长为2，输出的宽高(padding=valid时)，计算公式为 (input_width - filter_width + 1)/strides[2...
膨胀卷积的padding公式
qq_43258953的博客
11-23 2017
采用膨胀卷积后的padding计算 K为膨胀的等效卷积核，r为膨胀系数 K=k+(k−1)∗(r−1) 总的padding量为K-1。然后再进行两边分配。 p = kernel_size+(kernel_size-1)*(dilation-1)-1 p1 = p // 2 p2 = p - p1 x = layers.ZeroPadding2D(padding=((p1, p2), (p1,...
详解卷积中常见参数及用法（stride、kernel_size、padding、dilation)
absence521的博客
01-08 5028
最近看自己方向的论文，发现有的时候还是分不清一些参数的用法和含义，比如今天就在stride和dilation之间思考了很久，知识确实是学杂了，为了加深印象决定记录下来。
TensorFlow中padding的计算填充详解
KING_No_1的博客
12-21 3470
一、TensorFlow中padding参数 TensorFlow中convolution()的源码是这样介绍padding参数的 If padding == "SAME": output_spatial_shape[i] = ceil(input_spatial_shape[i] / strides[i]) If padding == "VALID": output_spatial_sh...
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