池化的计算

最新推荐文章于 2024-10-09 17:41:03 发布
原创 最新推荐文章于 2024-10-09 17:41:03 发布 · 560 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
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。
文章标签：

#计算机视觉 #深度学习 #神经网络 #cnn #图像处理 

new_height = (input_height - filter_height)/S + 1
new_width = (input_width - filter_width)/S + 1

S表示步长

liamkiki
关注
【深度学习入门到精通系列】卷积和池化计算详解
NJU phd 在读。
10-18 945
文章目录1 卷积2 填充3 池化4 注意 1 卷积 卷积层由一组滤波器组成，滤波器可以视为二维数字矩阵。这是一个示例3x3滤波器： 在图像的某个位置上覆盖滤波器；将滤波器中的值与图像中的对应像素的值相乘；把上面的乘积加起来，得到的和是输出图像中目标像素的值；对图像的所有位置重复此操作。这个4步描述有点抽象，所以让我们举个例子吧。看下面的4x4灰度图像和3x3滤波器： 图像中的数字表示像素亮度，0是黑色，255是白色。我们将对输入图像和滤波器进行卷积，生成2x2输出图像。 首先，让我们将滤镜覆盖在图片的左
深度学习：池化（Pooling）
最新发布
qq_34941290的博客
09-29 2183
池化（Pooling）是深度学习中的一种重要操作，主要用于降低特征图的空间维度（高度和宽度），同时保留最重要的特征信息。池化操作通过减少参数数量和计算量来防止过拟合，并提高模型的平移不变性。 与卷积层不同，池化层没有可学习的参数，只有超参数如核大小、步长和填充。池化操作通常应用于卷积神经网络（CNN）中，跟在卷积层之后，用于逐步减少空间分辨率，同时增加通道深度。常见的池化类型包括最大池化（Max Pooling） 和平均池化（Average Pooling）。池化层的结构相对简单，主要由以下几个组件构成：最
卷积池化计算公式
热门推荐
阿飞CVPR
05-23 1万+
池化（Pooling）
weixin_49346755的博客
10-24 1万+
在图像处理中，由于图像中存在较多冗余信息，可用某一区域子块的统计信息（如最大值或均值等）来刻画该区域中所有像素点呈现的空间分布模式，以替代区域子块中所有像素点取值，这就是卷积神经网络中池化(pooling)操作。池化操作对卷积结果特征图进行约减，实现了下采样，同时保留了特征图中主要信息。比如：当识别一张图像是否是人脸时，我们需要知道人脸左边有一只眼睛，右边也有一只眼睛，而不需要知道眼睛的精确位置，这时候通过池化某一片区域的像素点来得到总体统计特征会显得很有用。
卷积池化计算
zero
06-13 3220
卷积后图片输出大小 W:图像宽，H:图像高，D:图像深度（通道数） F：卷积核宽高，N:卷积核（过滤器）个数 S:步长，P:用零填充个数 卷积后输出图像大小： Width=(W-F+2P)/S+1 Height=(H-F+2P)/S+1 卷积后输出图像深度： D=N ...
卷积、池化计算总结（输出维度、计算量、参数量）
m0_73954489的博客
11-13 7118
$
pytorch中的卷积和池化计算方式详解
09-18
在PyTorch中，卷积和池化的计算方式主要区别在于： 1. 默认步长（stride）设置：卷积层默认为1，而池化层默认等于`kernel_size`。 2. 输出尺寸的确定：卷积层可以通过`padding`灵活调整输出尺寸，而池化层的输出...
python进阶教程：pytorch中的卷积和池化计算方式详解
python函数基础教程
04-21 2482
@本文来源于公众号：csdn2299，喜欢可以关注公众号 程序员学府 TensorFlow里面的padding只有两个选项也就是valid和same pytorch里面的padding么有这两个选项，它是数字0,1,2,3等等，默认是0 所以输出的h和w的计算方式也是稍微有一点点不同的：tf中的输出大小是和原来的大小成倍数关系，不能任意的输出大小；而nn输出大小可以通过padding进行改变 nn...
神经网络卷积反卷积及池化计算公式、特征图通道数（维度）变化实例
qq_46684028的博客
06-02 4102
神经网络卷积反卷积及池化计算公式、特征图通道数（维度）变化实例
最大池化和平均池化计算公式
08-08
最大池化（Max Pooling）和平均池化（Average Pooling）是卷积神经网络（CNN）中常用的两种池化操作，它们通过下采样来降低特征图的空间维度（高度和宽度），从而减少参数量和计算量，同时保留关键特征信息。...
11.1学习笔记——池化
jgq1466693的博客
11-01 3610
在实际的卷积操作中，滤波器的应用区域几乎都是重叠的，在滤波器重叠的的情况下，使用im2col展开后没展开后的元素会多于原来的元素个数。FN，C，FH，FW分别是滤波器数量、通道数、滤波器的高、滤波器的宽。im2col是一个函数，将输入数据展开以适合滤波器(权重)，对三维的输入数据应用im2col后，数据就会展开为二维矩阵(将包含批数量的4维数据转换成了2维数据)。CNN中各层之间传递的数据是4维数据，就好比输入一个数据的形状是(10,1,28,28)，则其对应着10个高为28，长为28，通道为1的数据。
【卷积神经网络】池化层【计算和python代码】
逐梦苍穹的博客
08-02 1389
【卷积神经网络】池化层【计算和python代码】
[转]关于卷积与池化计算
kkei89819的博客
09-03 408
！[这里写图片描述（https://img-blog.youkuaiyun.com/20180903225139581?watermark/2/text/aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2trZWk4OTgxOQ==/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70）
卷积、池化计算公式
weixin_47106580的博客
10-09 630
输出高度=（输入高度 - kernel高度 + 2 * padding）/ 步长stride + 1。一次卷积：（200 - 5 + 2 * 1）/ 2 +1 = 99.5 向下取整99。二次池化：（99 - 3 + 2 * 0）/ 1 + 1 = 97。三次卷积：（97 - 3 + 2 * 1）/ 1 +1 = 97。其中卷积操作向下取整，池化向上取整。
池化方法总结（Pooling）
建建的博客
05-27 2698
https://blog.youkuaiyun.com/mao_kun/article/details/50507376 在卷积神经网络中，我们经常会碰到池化操作，而池化层往往在卷积层后面，通过池化来降低卷积层输出的特征向量，同时改善结果（不易出现过拟合）。 为什么可以通过降低维度呢？ 因为图像具有一种“静态性”的属性，这也就意味着在一个图像区域有用的特征极有可能在另一个区域同样适用。因此，为了描述大的图像，一个很自然的想法就是对不同位置的特征进行聚合统计，例如，人们可以计算图像一个区域上的某个特定特征的平均值
池化层的输入输出计算公式
chen的博客
05-22 2882
池化层（Pooling Layer）通常用于卷积神经网络中，以减少特征的空间尺寸（高度和宽度），从而降低参数的数量和计算复杂度，同时使特征检测更加鲁棒。池化层的操作通常是确定性的，不涉及权重学习。
卷积神经网络---详解卷积运算、池化操作(Pooling)
weixin_49145300的博客
04-17 5721
图像在计算机中的本质是卷积运算中多通道（例如64通道）与颜色无关，指的是每个特征图所提取的特征所提取的特征。
池化函数小例子
cl2227619761的博客
05-02 860
""" 卷积后的特征图具有一种“静态性”的属性，为了描述全局性信息，需要对特征图不同位置的特征进行聚合 统计，例如，特征提取可以计算图像一个区域上的某个特定特征的平均值（或最大值）。相比使用所有提取到的特征， 这些概要统计特征维度更低，同时还会改善结果，不容易过拟合，这种聚合的操作就叫做池化。 加强卷积特征提取 TensorFlow池化运算的函数 tf.nn.max_pool(value, ks...
池化计算过程
05-21
### 池化层的计算过程详解 池化层的主要功能是对输入特征图进行下采样，从而减小其空间尺寸。这一操作不仅可以降低模型复杂度，还能提高对平移变换的鲁棒性。以下是池化层的具体计算过程： #### 输入与输出 假设...
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
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