卷积后feature map尺寸计算公式

最新推荐文章于 2023-11-27 10:58:03 发布
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本文介绍了卷积神经网络中特征图尺寸的计算方法，包括像素宽度(W)、填充大小(P)、卷积核大小(K)及步长(S)等概念，并解释了Padding的作用及其在计算过程中的应用。
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像素宽度：W（Width）

填充大小：P（Padding）

卷积核大小：K（Kernel-size）

步长大小：S（stride）

 

卷积后所得feature map尺寸大小计算公式如下：

W_{n+1}=\left (W_{n}+2*P-K \right )/S+1

 

补充：

1.Padding的作用用于解决图像边缘信息损失的问题；

2.计算卷积后map尺寸时若不为整数则向下取整，而计算pooling后尺寸时则向上取整。

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