CNN输出特征图形状计算

原创 已于 2023-04-28 07:45:46 修改 · 524 阅读 · 0 ·
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#cnn #深度学习 #人工智能 #神经网络

于 2023-04-27 21:45:34 首次发布

1、示例1：

a、当填充为0时

输入特征图（in_width）:   5*5

卷积核大小（kernel_width）:  3*3

填充（padding）：0

步长（stride）:  1

求输出特征图（out_width）形状

计算结果：

out_width =  floor(in_width-kernel_width+2*padding/stride)+1

输出特征图  = floor（输入-卷积核大小+2*填充/步长）+1

out_width  = floor (5-3+2*0/1)+1 = 3   #结果向下取整

b、当填充不为0时

输入特征图（in_width）:   5*5

卷积核大小（kernel_width）:  3*3

填充（padding）：1

步长（stride）:  1

求输出特征图（out_width）形状

计算结果：

out_width = floor (in_width-kernel_width+2*padding/stride)+1

输出特征图  = floor（输入-卷积核大小+2*填充/步长）+1

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CNN中卷积层输出形状计算 Formula: [(Nh−Kh+Ph+Sh)/Sh]×[(Nw−Kw+Pw+Sw)/Sw]. [(N_h-K_h+P_h+S_h)/S_h]×[(N_w-K_w+P_w+S_w)/S_w]. [(Nh​−Kh​+Ph​+Sh​)/Sh​]×[(Nw​−Kw​+Pw​+Sw​)/Sw​]. 其中，N(input)为输入，K(kernel)为卷积核，P(padding)为填充，S(stride)为步长，下标h(height)为高度，下标w(width)为宽度。 值得注意的是：PPP
Pytorch学习笔记（五）——CNN中卷积和池化操作后的特征图大小计算方法
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卷积层和反卷积层输出特征图大小计算
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需要注意的是，反卷积的填充指的是输出特征图的填充，而不是输入特征图的填充。在反卷积中，输出特征图的填充会增加输出特征图的大小。总的来说，计算输出特征图大小的公式考虑了输入特征图的尺寸、卷积核的大小、填充的大小、步长和输出填充的大小等参数。当我们有一个输入特征图大小为 26x26 ，反卷积核大小为 3x3 ，步长为 1 ，输出填充为 0 的情况下，计算反卷积层的输出特征图大小。当我们有一个输入特征图大小为 28x28 ，卷积核大小为 3x3 ，步长为 1 ，填充为 0 的情况下，计算卷积层的输出特征图大小。
CNN卷积神经网络的特征图、参数量和计算量的计算公式
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深度学习输入输出特征图尺寸计算&&卷积的填充方式
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1、卷积层输入特征图(input feature map)的尺寸为：H(input)×W(input)×C(input) 依次为输入特征图的高、宽、通道数。 2、输出通道数K(即卷积核个数);正方形卷积核的边长为F;步幅(stride)为S;补零的行数和列数(padding)为P 3、输出特征图(output feature map)的尺寸为H(input)×W(input)×C(input)，则输出规格如下：H(output)=(H(input)−F+2P)/S+1 W(output)=(Winput−F
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黎国溥
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卷积神经网络中动态图展示，以及常用卷积运算中的输出特征图大小的规模运算
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