卷积结果大小

最新推荐文章于 2025-05-09 11:53:10 发布
原创 最新推荐文章于 2025-05-09 11:53:10 发布 · 915 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。

设输入图像尺寸为W，卷积核尺寸为F，步幅为S。

在Tensoflow中，Padding有2个选项：SAME和VALID。

如果 Padding='SAME'，输出尺寸为： W / S。

如果 Padding='VALID'，输出尺寸为：(W - F + 1) / S。

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
深度学习中的各种卷积总结
PRIS-SCMonkey的博客
07-26 4267
深度学习中的各种卷积总结 在深度学习中，卷积是一个非常重要的概念，卷积也是卷积神经网络拥有良好的图像处理能力的关键。这篇文章将介绍一下不同类型的卷积，为了简单起见，本文只关注于二维的卷积。
计算卷积后尺寸
lcczzu的专栏
06-11 2099
这里单独把计算卷积之后的维度的公式拿出来，方便查看 1.卷积后尺寸计算 out_height=(in_height+2pad-filter_height)/strides[1]+1 out_width=(in_width+2pad-filter_width)/strides[2] +1 2.tensorflow中卷积参数same和valid运算之后的维度计算 (1)same ou...
如何计算卷积后的输出尺寸
qq_56218077的博客
05-09 388
（典型的 CIFAR-10 图像大小），我们来计算一下卷积操作后的输出尺寸。假设输入图像的尺寸是。（因为填充的关系）。输入尺寸：32x32。
如何计算卷积的Size
AI浩
09-22 1603
卷积神将网络的计算公式为：N=(W-F+2P)/S+1 其中N：输出大小 W：输入大小 F：卷积核大小 P：填充值的大小 S：步长大小 举例： nn.Conv2d(in_channels=3,out_channels=96,kernel_size=11,stride=4,padding=2) in_channels=3:表示的是输入的通道数，由于是RGB型的，所以通道数是3. out_channels=96:表示的是输出的通道数，设定输出通道数的96（这个是可以根据自己的需要来设置的） kernel_
卷积结果计算公式
m0_63944097的博客
10-01 1856
卷积结果计算公式
卷积结果计算方式
BISTU_theRookie的博客
01-27 1494
卷积结果计算公式
浅谈pytorch卷积核大小的设置对全连接神经元的影响
12-23
3*3卷积核与2*5卷积核对神经元大小的设置 #这里kerner_size = 2*5 class CONV_NET(torch.nn.Module): #CONV_NET类继承nn.Module类 def __init__(self): super(CONV_NET, self).__init__() #使CONV_NET类包含父类...
使用pytorch搭建卷积网络分类MINST数据集，通过改变网络层数和卷积核大小观察对最终分类准确性的影响，并可视化实验结果
01-18
3.改变卷积神经网络卷积核的大小，观察分类准确率。思考卷积核大小对分类准确率的影响。 4.实验精度达到99.5%，网络结构简单，代码简单易懂（不够精简） 5.内含实验报告，实验报告根据网络层数和卷积核大小分别进行...
matlab实现不同类型和大小卷积核处理数字图像
05-23
Write a function Convolution (Image I, Kernel H) that has arguments a. Image B (Images is corrupted by salt-and-pepper noise). b. Kernel H (You should allow varying size Kernels) ...
卷积后尺寸计算公式
legalhighhigh的博客
08-28 4221
在计算卷积后的参数及map大小时经常要用。 1.卷积后尺寸计算 out_height=(in_height+2pad-filter_height)/strides[1]+1 out_width=(in_width+2pad-filter_width)/strides[2] +1
卷积尺寸计算公式（含膨胀卷积和反卷积情况）
Brikie的博客
01-07 3万+
在搭配深度学习多个卷积层时我们经常要计算卷积层的输出张量的尺寸大小，可以用如下公式计算： 1, 公式 卷积层输出尺寸： o = ⌊(i + 2p - k) / s⌋ + 1 式中，i:输入尺寸；o:输出尺寸；p:padding；k: kernel_size；s: stride。⌊…⌋表示向下取整。 2, 推导过程 这个公式不用死记，下面我用非常便于理解的方法描述这个推导。卷积就是对相邻的一片数据进行加权求和得到一个数的一种“合并”操作，将此操作对输入张量进行滑动扫描以得到输出张量。循着这个过程，我们很容易推
画出卷积后的结果matlab,实验三 MATLAB计算结果可视化和卷积操作
weixin_34409903的博客
03-19 885
实验三MATLAB计算结果可视化和卷积操作(一)实验目的1)掌握二维平面图形的绘制方法，能够使用这些方法进行常用的数据可视化处理。2)掌握卷积运算。(二)实验设备计算机，Matlab软件(三)实验要求本实验属于设计实验，请先根据(四)实验内容的(a)【matlab相关介绍及演示进行仿真】，并完成(b)【实验操作】。请在页眉处填写班级、学号、姓名，并将实验报告命名为“实验三_学号_姓名”，并通过FT...
卷积或者池化之后之后的，矩阵尺寸大小的计算公式
qq_41909873的博客
02-17 1064
图片经卷积或池化后尺寸大小计算
Infinity_and_beyond的博客
03-22 3489
卷积层的作用是，这些特征是由图像中的每个像素通过组合或者独立的方式所体现，比如图片的纹理特征，颜色特征。卷积层有很多卷积核，通过做越来越多的卷积，提取到的图像特征会越来越抽象。：参数代表输入特征矩阵的深度即channel，比如输入一张RGB彩色图像，那：参数代表卷积核的个数，使用n个卷积核输出的特征矩阵深度即channel就是：参数代表卷积核的尺寸，输入可以是int类型如3，代表卷积核的，也可以是tuple类型如(3, 5)代表卷积核的：参数代表卷积核的步距，默认为1，和一样输入可以是int。
经过卷积后的大小变化公式
37749442的博客
07-15 3538
** 公式： ** 输入图片in_channels大小为nn，卷积核kernel_size大小为kk，步长stride为s，填充padding为p，求解输出特征图out_channels大小？ 推导的公式： ** out_channels=(n-k+2p)/s + 1 ** ...
卷积神经网络卷积后尺寸大小计算
weixin_43715601的博客
10-06 3456
神经网络卷积后尺寸计算1、无填充1.1 公式1.2 示例2、有填充2.1 公式2.2 示例 1、无填充 1.1 公式 H′=(H−K[0])S[0]+1W’=(W−K[1])S[1]+1\begin{aligned}\\ H' &= \frac{(H-K[0])}{S[0]} + 1 \\ \\ W’ &=\frac{(W-K[1])}{S[1]} + 1 \end{aligned}H′W’​=S[0](H−K[0])​+1=S[1](W−K[1])​+1​ 其中,KKK表示卷积核尺寸(ke
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_
（pytorch-深度学习系列）卷积神经网络中的填充(padding)和步幅(stride)
我亦是行人
10-26 6422
卷积神经网络中的填充(padding)和步幅(stride) 之前写过一篇blog，描述CNN网络层的输入和输入尺寸的计算关系，但是并没有描述的很全面，这里全面描述了影响输出尺寸的两个超参数padding和stride，查阅了相关资料，编码理解了pytorch中CNN网络的输入输出关系。 对于CNN网络，一般来说，假设输入形状是nh×nwn_h\times n_wnh​×nw​，卷积核窗口形状是kh×kwk_h\times k_wkh​×kw​，那么输出形状将会是 (nh−kh+1)×(nw−kw+1).(
卷积大小
最新发布
05-31
### 卷积大小的定义和设置方法 在卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）中，卷积大小通常指的是卷积核（Kernel）的尺寸。卷积核是用于提取输入特征图局部信息的小矩阵。卷积核的尺寸决定了每次滑动窗口操作所覆盖的像素范围[^1]。 #### 卷积大小的定义 卷积大小具体指卷积核的宽度和高度，通常以方形形式表示，例如 \(3 \times 3\) 或 \(5 \times 5\)。它直接影响输出特征图的尺寸以及模型的感受野。感受野是指每个网络层输出特征图上的像素点在原始图像上映射的区域大小。此外，卷积大小的选择也会影响计算复杂度和参数数量。 #### 设置方法 卷积大小的设置需要综合考虑以下几个因素： 1. **感受野** 感受野的大小与卷积核尺寸、步长（Stride）、以及层数相关。较大的卷积核可以捕获更大的空间信息，但会增加计算量和参数数量。因此，实际应用中更倾向于使用较小的卷积核（如 \(3 \times 3\)），并通过堆叠多层卷积来扩大感受野[^2]。 2. **计算复杂度** 卷积核越大，计算成本越高。例如，\(5 \times 5\) 卷积核的计算量是 \(3 \times 3\) 卷积核的约 2.78 倍。为了降低计算复杂度，现代 CNN 架构（如 VGGNet、ResNet）通常采用 \(3 \times 3\) 的小卷积核，并通过增加网络深度来提升性能[^2]。 3. **边界填充（Padding）** 虽然引用中提到感受野的计算不考虑边界填充，但在实际设置卷积大小时，边界填充是一个重要的参数。适当的填充可以保持输入和输出特征图的尺寸一致，避免因多次卷积导致特征图尺寸过快缩小。 4. **步长（Stride）** 步长决定了卷积核在输入特征图上移动的距离。较大的步长会导致输出特征图尺寸减小，而较小的步长则能保留更多的空间信息。通常，步长为 1 是默认选择，但在某些情况下（如池化层或稀疏卷积），步长可能设置为大于 1 的值[^2]。 5. **实验验证** 卷积大小的具体设置往往依赖于任务需求和数据集特性。通过交叉验证或网格搜索等方法，可以找到适合特定任务的最佳卷积核尺寸。 #### 示例代码 以下是一个简单的 PyTorch 示例，展示如何设置卷积核大小并计算输出特征图的尺寸： ```python import torch import torch.nn as nn # 定义一个简单的卷积层 conv_layer = nn.Conv2d(in_channels=3, out_channels=96, kernel_size=11, stride=4, padding=0) # 输入张量 (batch_size, channels, height, width) input_tensor = torch.randn(1, 3, 227, 227) # 计算输出特征图的尺寸 output_tensor = conv_layer(input_tensor) print("Output Size:", output_tensor.shape) # 输出: [1, 96, 55, 55] ``` #### 总结 卷积大小的定义主要涉及卷积核的尺寸，其设置需要平衡感受野、计算复杂度和任务需求等因素。实际应用中，\(3 \times 3\) 的小卷积核因其高效性和灵活性成为主流选择。
评论
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