2D、3D卷积后特征图大小公式

卷积神经网络尺寸解析
最新推荐文章于 2025-07-12 21:58:06 发布
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#2D #3D #特征图大小

本文详细解析了2D及3D卷积神经网络中特征图的尺寸变化规律，包括高度、宽度、深度、样本数、输入通道数、输出通道数等关键参数，以及dilation的默认设置。

2D:

在这里插入图片描述
H：高度
W：宽度
N：一个batch_size的样本数
Cin：输入的通道数
Cout：卷积后产生的通道数
dilation的默认值是1

3D：

在这里插入图片描述
D：深度
H：高度
W：宽度
N：一个batch_size的样本数
Cin：输入的通道数
Cout：卷积后产生的通道数
dilation的默认值是1

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【理论知识】 2D 卷积、3D 卷积与 3D 池化
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02-06 1521
卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs）在计算机视觉、视频处理和医学影像分析等领域取得了显著的成功。卷积操作作为CNN的核心，主要包括二维卷积（2D Convolution）、三维卷积（3D Convolution）和三维池化（3D Pooling）。本文将系统地介绍2D卷积、3D卷积及3D池化的基本原理、数学公式、应用场景，并通过表格和示例详细比较这些操作的差异与优势，以帮助读者深入理解这些关键技术。
3D卷积神经网络：原理、应用与深入解析
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02-27 8155
你把这个小盒子放在积木堆的一个位置，然后把小盒子里的所有积木的数字加起来，得到一个新的数字。最后，你会得到一个新的、更小的积木堆，这个新的积木堆就是3D卷积的输出。在3D卷积中，卷积核（也称为滤波器）的大小、形状和权重都是通过训练得到的。3D卷积，或称为三维卷积，是卷积神经网络（CNN）中的一种技术，用于处理三维数据，如医学图像（如MRI、CT扫描）或视频数据。由于1万字的要求过于庞大，我将先给出3D卷积的原理、图示和公式，并尽量以通俗易懂的方式解释，如果您确实需要更多内容，可以在输出结束后输入“继续”。
卷积 - 2. 标准2D卷积 详解
Aaron_neil的博客
11-01 1742
1. Pytorch代码 对于卷积里，pytorch代码非常简单，看Conv2d PyTorch 1.10.0非常足够！但我也想对其中的部分进行更多一点的解释 in_channels(int) – 输入图片 / 特征的通道数 out_channels(int) – 输出特征的通道数 kernel_size(intortuple) – 卷积核的大小 (比如 int：3，代表 size 3 × 3) stride(intortuple,opti...
对于多帧单通道和多帧多通道的3D卷积计算
机器学习，深度学习
06-24 1980
参数及俗语行如下描述： ①. 输入中shape中每个维度含义,shape:[帧数, 图片高度, 图像宽度, 通道数] ②.卷积核（h,w,d）h：卷积核高度，w:卷积核宽度，d:卷积核深度 ③clip:将视频切成很多小片段，每个小片段为一个clip （1）对于多帧单通道情况： 设输入clib的shape:(clip_length, height,width,1)，3d卷积核大小为(h,w,d)，...
卷积公式总结
最新发布
qq_63922556的博客
07-12 530
3.若原始特征图大小为I*I，卷积核大小为K*K，padding=P，stride=S，则输出的特征图大小O=（I-K+2P）/S +1。注：以上图片均来自CC talk李哥考研的项目班。
conv2d 公式_卷积函数tf.nn.conv2d
weixin_39786706的博客
12-20 507
卷积函数tf.nn.conv2d1. tf.nn.conv2d在TensorFlow 的程序中加入卷积层是非常容易的。最常用的方法是 tf.nn.conv2d方法，用于在计算图中加入2D 卷积算子。简单的用法如下：tf.nn.conv2d(input, filter, strides, padding, use_cudnn_on_gpu=None, data_format=None,name=No...
SEPC：使用3D卷积从FPN中提取尺度不变特征，涨点神器 | CVPR 2020
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05-18 2528
作者 | VincentLee来源 |晓飞的算法工程笔记 公众号 特征金字塔是解决物体尺度问题的重要手段，但是不同level的特征图其实存在较大的语义差距。为了消除这些语义差距，很多研...
1-6 三维卷积
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11-04 696
三维卷积（Convolutions over volumes） 假如说你不仅想检测灰度图像的特征，也想检测 RGB 彩色图像的特征。彩色图像如果是 6×6×3，这里的 3指的是三个颜色通道，你可以把它想象成三个 6×6图像的堆叠。为了检测图像的边缘或者其他的特征，不是把它跟原来的 3×3 的过滤器做卷积，而是跟一个三维的过滤器，它的维度是 3×3×3，这样这个过滤器也有三层，对应红绿、...
【深度学习】各种卷积的理解笔记（2D，3D，1x1，可分离卷积）
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03-10 5769
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离散3D卷积计算之二：多通道输入和单卷积核
搏博的专栏
11-15 988
在卷积神经网络（CNN）中，多通道输入和单卷积核的情况通常出现在处理彩色图像时，尤其是RGB图像，它们具有三个颜色通道（红、绿、蓝），每个通道上面的像素值表示R/G/B色彩的强度。整个的计算示意图如图5所示，输入的每个通道处的感受野均与卷积核的对应通道相乘累加，得到与通道数量相等的中间变量，这些中间变量全部相加即得到当前位置的输出值。：尽管输入图像具有多个通道，但单卷积核在这种情况下仍然是一个小的权重矩阵，不过它的通道数必须与输入图像的通道数相匹配。
请详细列举3D卷积和残差结合的模型中的3D卷积部分，请用专业的数学公式表达
03-12
3D卷积不同于2D，它不仅在长和宽上滑动，还在深度（比如时间或空间第三维）上移动，所以输出的也是一个三维的特征图。数学上，输入应该是一个四维张量，包括批次大小、通道数、高度、宽度和深度，对吧？ 然后，残差...
卷积-Conv2d
xingghaoyuxitong的博客
01-20 887
代码：基于pytorch的验证 #%% import torch from torch import nn #%% 产生数据 N = 2 Cin =2 Cout = 3 H = 4 W = 4 arry = torch.arange(N*Cin*4*4,dtype=torch.float32).view([N,Cin,H,W]) print('原始数据：',arry) #%% 2d卷积(pytorch) conv1 = nn.Conv2d(in_channels=Cin,out_channe...
关于3D卷积
qq_45670407的博客
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关于深度学习中的3D卷积
1D/2D/3D卷积详解
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目录概述1D卷积2D卷积3D卷积 概述 1D/2D/3D卷积计算方式都是一样的，其中2D卷积应用范围最广。与全连接层相比，卷积层的主要优点是参数共享和稀疏连接，这...
二维卷积输出特征图的计算公式
番茄炒蛋三分糖
10-28 2734
- H：高度； - W：宽度； - N：batch-size的大小； - Cin：输入的通道数； - Cout：卷积后输出的通道数； - dilation：膨胀率，的默认值是1； - stride：步长，默认是1。
【算法+图像处理】2D卷积与快速卷积算法C语言实现
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卷积算法在图像处理中有着广泛的应用，通常使用的去噪算法、边缘增强算法等的实现都使用到了2D卷积算法。这里介绍一下2D卷积算法和快速卷积算法的C语言实现。
浅析3D卷积
必燃
06-07 1066
本文探讨了3D卷积在高光谱和多光谱分类任务中的应用。文章首先介绍了传统2D卷积和深度可分离卷积的特点，指出深度可分离卷积通过分离特征提取和通道变换环节显著减少了参数量。随后重点论述了3D卷积的特点，它能同时处理空间维度和通道维度的特征，适合处理高光谱数据和多模态融合任务。文章还对比了不同卷积方式的适用场景，并讨论了CNN与Transformer架构在多模态处理中的优劣。最终强调应根据具体任务需求选择合适的卷积方式和参数设置。
Pytorch: conv2d、空洞卷积、maxpool2d、 ConvTranspose2d的输出特征图计算方式
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1、conv2d nn.Conv2d(in_dim, out_dim, kernel_size=3, stride=1, padding=1) 输入为（h1,w1）,输出为（h2,w2）,h2的计算如下，w2同理： pytorch中如果是3*3的卷积，且步长为1，此时padding设置为1，那么输出特征图大小和输入特征图大小相同。 2、空洞卷积——conv2d nn.Conv2d(in_dim, out_dim, kernel_size=3, stride=1, padding=2, di
3D卷积卷积核
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<think>好的，我现在需要回答用户关于3D卷积核在深度学习中的定义和用法的问题。首先，我得回忆一下3D卷积的基本概念。记得在图像处理中，2D卷积用于处理二维数据，比如图片的高度和宽度，而3D卷积则多了一个深度维度，通常用于处理视频或医学图像这样的三维数据，比如时间序列或体积数据。 接下来，3D卷积核的结构应该是怎样的呢？2D卷积核是宽×高×通道数，而3D卷积核应该再加上时间或深度的维度，所以应该是宽×高×深度×输入通道数×输出通道数。比如，用户可能想了解卷积核在三维空间中的滑动方式，以及如何提取特征。 然后，关于用法，3D卷积常用于视频分析或者CT扫描这样的三维数据中。比如，在视频动作识别中，3D卷积核可以同时捕捉空间和时间上的特征，而不仅仅是单帧的空间特征。例如，C3D网络就是使用3D卷积来提取时空特征。这里可能需要引用一些经典论文或者资料，比如提到的C3D模型或者3D U-Net在医学图像中的应用。 另外，用户可能想知道3D卷积与2D卷积的区别，以及为什么在某些情况下使用3D卷积更好。比如，3D卷积核在第三个维度上的移动，可以提取连续帧之间的运动信息，而2D卷积只能处理单帧，无法捕捉时间上的变化。这时候，需要举例说明两者的不同应用场景。 还需要注意LaTeX格式的问题，确保所有数学公式正确使用$$...$$或$...$。比如，卷积操作的数学表达式可能需要写成三维形式，例如输入张量的大小和卷积核的维度。例如，输入张量如果是$D \times H \times W \times C$，那么3D卷积核可能是$k_d \times k_h \times k_w \times C_{in} \times C_{out}$，这样每个卷积核在三个维度上滑动，生成的特征图也会保持深度维度。 另外，用户可能需要了解参数量的计算。比如，3D卷积核的参数数量是各个维度大小的乘积再乘以输入和输出通道数。比如，一个3×3×3的卷积核，输入通道为64，输出通道为128，那么参数量是3×3×3×64×128，这会比2D的3×3×64×128多出3倍的参数，因此计算量更大，需要更多的数据来训练，防止过拟合。 在应用场景方面，除了视频分析和医学图像，3D卷积还可以用于流体动力学模拟、三维物体识别等。需要举一些实际的例子，比如使用3D卷积的模型，如I3D（Inflated 3D ConvNets），或者医学中的器官分割任务。 可能还需要提到3D卷积的变体或优化，比如可分离3D卷积，将三维卷积分解为空间和深度的单独卷积，以减少计算量。比如，3D版本的深度可分离卷积，先进行深度方向的卷积，再进行逐点的卷积，这样可以显著减少参数和计算量。 最后，生成的相关问题需要围绕3D卷积的扩展，比如与2D的区别、参数计算、应用场景、优化方法等。确保问题覆盖用户可能进一步想了解的内容。 现在，我需要检查是否有遗漏的点，比如数学表达式是否正确，引用是否恰当，以及是否符合用户要求的格式。比如，确保所有的公式使用正确的LaTeX语法，独立公式用$$...$$，行内用$...$，并且回答结构清晰，分点明确。同时，添加相关的引用，比如提到的C3D模型和3D U-Net，可能引用相关的文献或资料，但用户提供的引用[^1]和[^2]是关于深度学习和R包的内容，可能不太相关，但需要根据情况处理。</think>### 3D卷积核的定义与用法 在深度学习中，**3D卷积核**是处理三维数据（如视频、医学体素图像）的核心组件。其数学定义为： 对于输入张量$X \in \mathbb{R}^{D \times H \times W \times C_{in}}$，3D卷积核$K \in \mathbb{R}^{k_d \times k_h \times k_w \times C_{in} \times C_{out}}$在三个维度（深度$D$、高度$H$、宽度$W$）上滑动，生成输出特征图$Y \in \mathbb{R}^{D' \times H' \times W' \times C_{out}}$，计算方式为： $$ Y_{d,h,w,c} = \sum_{i=0}^{k_d-1} \sum_{j=0}^{k_h-1} \sum_{k=0}^{k_w-1} \sum_{c_{in}=0}^{C_{in}-1} X_{d+i, h+j, w+k, c_{in}} \cdot K_{i,j,k,c_{in},c}} $$ #### 核心特点 1. **三维特征提取**： 同时捕捉空间（高度、宽度）和深度（时间或切片层）维度的关联特征。例如，在视频分析中，3D卷积核可提取连续帧间的运动模式。 2. **参数复杂度**： 参数量为$k_d \times k_h \times k_w \times C_{in} \times C_{out}$。例如，当$k_d=3, C_{in}=64, C_{out}=128$时，参数量为$3 \times 3 \times 3 \times 64 \times 128 = 221,184$，显著高于2D卷积。 3. **输出维度保留**： 输出仍保留深度维度，适合处理序列化数据或三维结构。 #### 典型应用场景 - **视频动作识别**：C3D模型通过堆叠3D卷积核提取时空特征[^2]。 - **医学图像分割**：3D U-Net利用3D卷积处理CT/MRI体素数据，精确分割器官[^3]。 - **流体模拟分析**：预测三维流场中的物理变化。 #### 优化方法 - **可分离3D卷积**：将三维卷积分解为空间（2D）和深度（1D）卷积，减少计算量。 - **空洞卷积**：扩大卷积核感受野，不增加参数量。 ```python # 示例：PyTorch中的3D卷积层 import torch.nn as nn conv3d = nn.Conv3d(in_channels=64, out_channels=128, kernel_size=(3,3,3)) ```
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