卷积后的图片大小计算

最新推荐文章于 2024-07-11 16:32:53 发布
原创 最新推荐文章于 2024-07-11 16:32:53 发布 · 3w 阅读 · 30 ·
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。

先定义几个参数
  • 输入图片大小 W×W
  • Filter大小 F×F
  • 步长 S
  • padding的像素数 P
于是我们可以得出
N = (W − F + 2P )/S+1
输出图片大小为 N×N

卷积后图片尺寸
qq_42301955的博客
05-29 1431
卷积相关概念
残差网络 (Residual Network, ResNet)
最新发布
一位热衷于机器学习的博主，致力于将复杂的AI算法化繁为简。分享代码实战与前沿洞见，与你一同探索人工智能的奇妙世界。
06-30 908
核心贡献：ResNet通过引入“捷径连接”和“残差学习”的概念，优雅地解决了深度网络的退化问题。关键机制的结构使得网络学习恒等映射变得极其容易（只需让F(x)趋近于0），从而保证了增加网络深度不会带来性能下降。巨大影响ResNet 赢得了 ILSVRC 2015 图像分类、检测、定位等多项竞赛的冠军。它使得训练上百层甚至上千层的神经网络成为现实，极大地推动了深度学习的发展。
超详细的卷积后大小的计算公式
热门推荐
Mr_WHITE2的博客
01-07 4万+
计算公式定义 定义几个参数 输入图片大小 W×W 卷积核大小 F×F 步长 S padding的像素数 P 于是我们可以得出计算公式为： N = (W − F + 2P )/S+1 输出图片大小为 N×N 以resnet50为例，输入为[1,3,224,224]，其中1为batchsize，3为通道数，224为height和width。 经过第一层卷积后，其大小为[1,64,112,112] in_channels= 3//输入通道 out_channels= 64 //输出通道 nn.Conv2d(in_
五、卷积神经网络CNN8（不同卷积后图像大小计算）
myani的博客
12-09 3500
不同卷积后图像大小计算
如何计算卷积后的图像尺寸
biubiusion的博客
04-08 5499
N = (W - F + 2*P)/S+ 1 其中： N：输出图像的尺寸N*N； W：输入图像的尺寸W*W； F：卷积核（filter）的边长F*F； S：卷积的步长(stride)； P：padding大小； 若想通过设置padding保证卷积前后图像大小不变，可令 N = W，解出 p（即padding = (W+1)/2 向上取整即可）； ...
卷积后的图像尺寸计算
weixin_46452278的博客
04-17 1156
公式，并没有考虑实际输入图像的尺寸，是否除得尽。大多数文章都直接套用。
卷积神经网络系列之卷积/池化后特征图大小怎么计算？？
橙子Blue不加冰
12-16 1万+
1.卷积后的大小： W：矩阵宽，H：矩阵高，F：卷积核宽和高，P：padding（需要填充的0的个数），N：卷积核的个数，S：步长 width：卷积后输出矩阵的宽，height：卷积后输出矩阵的高 width = （W - F + 2P）/ S + 1 height = （H - F + 2P） / S + 1 当conv2d(), max_pool() 中的 padding=SAME时，width=W，height=H，则保证输入输出尺寸图片大小相等，当padding=‘valid’时，P=0，相当于不填
卷积神经网络中特征图大小计算公式总结
qq_64623979的博客
06-04 1712
W:输入特征图的宽H：输入特征图的高K：卷积核的宽和高P: padding（特征图填充个数）S： stride（步长）width_out:卷积后输出特征图的宽height_out: 卷积后输出特征图的高。
空洞卷积后输出特征图的尺寸计算
yykkkybs的博客
06-15 4363
空洞卷积的等效卷积核（感受野）大小： ke = k + (k − 1)(r − 1) k为原始卷积核大小，r为dia rate参数。 输出计算同卷积运算。 输出特征大小计算 out = ( in − F + 2 ∗ pading ) / stride +1 注意：这里的F就是上面的感受野，这个公式也适用于常规的卷积 ...
小知识-卷积后特征图的大小计算
qq_48455792的博客
10-13 758
目录计算公式举例 整理不易，有条件的点个关注、点个赞呗！感恩各位大哥！ 计算公式 以特征图的高举例 out_height=in_height+2∗pad−conv_heightstrides+1(1)\bm{out\_height=\frac{in\_height+2*pad-conv\_height}{strides}+1}\tag{1}out_height=stridesin_height+2∗pad−conv_height​+1(1) 其中： out_heightout\_heightout_hei
图片卷积后的尺寸计算公式
renhaofan的博客
08-10 2万+
输入图片大小 W×W Filter大小 F×F 步长 S padding的像素数 P N = (W − F + 2P )/S+1 输出图片大小为 N×N
卷积运算和运算后特征图大小计算2
12-21
every blog every motto: Stay hungry, stay foolish. 0. 前言 主要讲下实际卷积运算中关于padding=same和padding=valid的输出特征图的大小，以及池化后特征图的大小。 1. 正文 1. 卷积运算 特别说明：卷积（除不尽）向下取整！！！！ 特别说明：卷积（除不尽）向下取整！！！！ 特别说明：卷积（除不尽）向下取整！！！！ 关于卷积的基本运算参照卷积运算和运算后特征图大小计算1 参数定义： 输入大小：intputH 卷积核大小：K 步长：S 填充：P 输出图像大小：outputH 1.1 padding=valid 不进行填充，
图像卷积后的大小计算公式
conli的博客
07-09 1万+
先定义几个参数 输入图片大小 W*W Filter（卷积核）大小F*F 步长 Step padding（填充）的像素数P，P=1就相当于给图像填充后图像大小为W+1 *W+1 输出图片的大小为N * N ...
卷积/池化后图像大小计算公式
写代码的高酱
02-21 4068
卷积前原图像的大小为old_width×old_height×3old\_width \times old\_height \times 3old_width×old_height×3 卷积核的数量为NNN 卷积核的尺寸为F×FF \times FF×F 卷积步长（stride）为SSS 填充（padding）数量为PPP 则卷积后的图像尺寸大小为new_width×new_height×Nne...
教你如何记住卷积后图像大小的公式
Setul
11-05 1860
假设输入图像的尺寸为i x i，输出图像尺寸为 o x o， 步长stride为s, 某一边的padding为p，kernal的大小为k x k，则公式为： 如何快速记住这个公式呢？ 如上图画了一个实例，输入图像大小为3 x 3， i = 3; p = 1; s = 1; k = 3. 3 x 3的图像经过padding以后变为5 x 5，即i + 2p。而 i + 2p - k 的含义则是图中的蓝色kernal有几个像素可以走，每一步的步长是s，(i + 2p - k) / s 的意思显然就是蓝色ke
图解卷积前后图像尺寸的关系
02-07 1万+
图解卷积前后图像尺寸的关系
图像卷积后的输出大小计算公式
GIS112216的博客
11-30 1549
定义以下参数 输入(input)图片大小 W×W 卷积核（或者称为滤波器Filter）大小 F×F 步长strides S padding的像素数 P 参考：卷积基本计算公式_ON_THE_WAY_FOREVER的博客-优快云博客_卷积公式 图像卷积后的大小计算公式_aron_conli的博客-优快云博客_卷积计算公式 ...
【转】图像卷积后的大小计算公式
lyy的博客
12-09 1875
原文：https://blog.youkuaiyun.com/aron_conli/article/details/95175757?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-1.control&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-1.control .
如何计算卷积层输出图像的大小&以及池化大小输出
Go_ahead_forever的博客
07-11 2994
如何计算卷积层输出图像的大小&以及池化大小输出
卷积核大小和参数量计算
12-30
### 卷积神经网络中卷积核大小与参数量的关系 在一个卷积神经网络(CNN)里，卷积层的参数数量取决于卷积核的数量及其维度。如果每个卷积核的宽度和高度均为\( K \)，而输入图像拥有\( C \)个通道，则单个卷积核所含有的参数数目为 \( K^2 × C \)[^1]。 当存在\( N \)个这样的卷积核时，整个卷积层拥有的总参数数即为 \( N × (K^2 × C) \)。这里需要注意的是，在计算过程中通常不计入偏置项；但如果考虑的话，每增加一个卷积核就会额外加上一个偏置参数，因此最终公式变为： \[ 总参数数 = N × (K^2 × C + 1)\] #### 参数量计算实例 假设有一个卷积层接收了一个尺寸为\( H_{in}×W_{in}×C_{in}\) 的输入特征图，并应用了\( N=64 \)个大小为\( K=3×3 \)、步幅(stride)=1且填充(padding)=1的卷积核来处理该数据。此时， - 输入通道数 \( C_{in}=3 \)(比如RGB图片), - 输出通道数(也就是卷积核数量) \( N=64 \). 那么此卷积层总共会含有: \[ 64 × ((3 × 3) × 3 + 1) = 64 × 28 = 1792\] 个可训练参数. ```python def calculate_params(K, Cin, N): """ 计算给定条件下的CNN卷积层参数总量 :param K: int 类型, 表示卷积核的高度/宽度. :param Cin: int 类型, 表示输入特征图的通道数. :param N: int 类型, 表示使用的卷积核总数. 返回值: params_num: int 类型, CNN卷积层总的参数数量. """ # 不计bias的情况下 params_without_bias = N * (K ** 2 * Cin) # 加上bias后的参数数量 params_with_bias = params_without_bias + N return params_with_bias # 测试函数 print(calculate_params(3, 3, 64)) ```
评论 2
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

打赏作者

甄同学

感谢我的朋友

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

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