卷积网络输出大小计算公式

最新推荐文章于 2025-05-09 11:53:10 发布
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分类专栏： 深度学习
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VALID：

output_height = (in_height - filter_height)/strides_height + 1

output_width = (in_width - filter_width)/strides_width + 1

SAME：

output_height = in_height/strides_height

output_width = in_width/strides_width

综合：

out = (in - filter_size + 2*padding)/strides + 1

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。
卷积神经网络卷积核层输出计算公式
bublebee的博客
03-23 9796
卷积层计算公式 卷积层的矩阵输出大小为 n−f+2ps+1\frac{n-f+2p}{s} +1sn−f+2p​+1，向下取整 其中nnn为输入矩阵的大小，fff为卷积核的大小，ppp为padding的大小，sss为strides的大小 池化层计算公式 池化层计算公式和卷积层的计算公式一样，只是大多数时候池化层不会进行填充，p=0p=0p=0, 所以公式为 n−fs+1\frac{n-f}{...
深度学习图片卷积输出大小计算公式
aitie1479的博客
12-05 150
2018-12-05 22:09:03 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。 转载于:https://www.cnblogs.com/hyserendipity/p/10073793.htm...
如何计算卷积后的输出尺寸
最新发布
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。
卷积输出大小的计算公式
sdhdsf132452的博客
04-11 659
m的大小k大小sstride大小ppadding大小。
卷积层输出大小计算
Microstrong
07-06 4万+
微信公众号 （1）公式： 假设：输入图片（Input）大小为I*I，卷积核（Filter）大小为K*K，步长（stride）为S，填充（Padding）的像素数为P，那卷积层输出（Output）的特征图大小为多少呢? 可以得出推导公式： O=（I-K+2P）/S+1 （2）例子： 我们采用的卷积核大小为K=3*3，填充大小为P=1，步长为S=2。对5*5的输入特征图进行卷积生成3*3...
卷积网络中输出大小计算
zhao2018110980的博客
07-28 1777
参考链接: https://www.cnblogs.com/wmr95/articles/8134234.html 1. 经过卷积层后输出大小的计算公式： O=(I−K+2P)/S+1 O = (I-K+2P)/S +1 O=(I−K+2P)/S+1 其中, 输出大小为O×OO\times OO×O, 输入大小为I×II\times II×I, K表示卷积核大小(kernel_size), S表示步长(stride), P表示padding. 例: 卷积层的输入shape为[32, 3, 224, 224
卷积维度变化通用计算公式
Pandas_007的博客
01-16 757
在深度学习中，卷积操作、填充、步幅等参数影响特征图的输出维度。为了计算通用维度变化，可以使用以下公式来总结卷积和批归一化层的输出维度公式：
带dilation的卷积输出尺寸计算公式（附代码）
AsajuHuishi的博客
07-29 2109
带dilation的卷积输出尺寸计算公式 K′=dilation+(kernel−1)⋅(dilation−1)K'=dilation+(kernel-1)\cdot(dilation-1)K′=dilation+(kernel−1)⋅(dilation−1) Wout=win−K′+2paddingstride+1W_{out}=\frac{w_{in}-K'+2padding}{stride}+1Wout​=stridewin​−K′+2padding​+1 举例 # -*- coding: utf-8
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 ...
卷积层输出大小尺寸计算
aaaaPIKACHU的博客
01-07 5005
padding的两种方式 “SAME” 和 “VALID”，padding = “SAME”时，会在图像的周围填 “0”，padding = “VALID”则不需要，即 P=0。padding = “SAME”： kernel_size=1时，P=0；kernel_size=3时，P=1；kernel_size=5时，P=2，以此类推。一般会选“SAME”，以来减缓图像变小的速度，二来防止边界信息丢失（即有些图像边界的信息发挥作用较少）。长宽不等时，卷积之后的计算公式也是如此，只需分别计算即可。
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 ...
超详细的卷积后大小的计算公式
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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_
卷积层输出大小尺寸计算及 “SAME” 和 “VALID”
toutuo
04-25 4674
本博客只用于自身学习，如有错误，虚心求教！！！ Table of Contents 简介 举例说明 编程结果 简介 卷积之后的尺寸大小计算公式为： 输入图片大小W×W Filter大小F×F 步长stridesS padding的像素数P 输出大小为NxN 我们可以得出 ...
#卷积的输出张量计算
weixin_63694345的博客
02-02 647
根据给定的张量形状为【112,112,3】，卷积核大小为8*8，步长为8，卷积核个数为768，可以计算输出形状。对于张量的宽度，卷积操作将在每个位置上滑动8个像素，即 (112-8)/8+1=14。输出大小H,W = (输入大小 - 卷积核大小) / 步长 + 1。同样地，对于张量的高度，输出大小也是14，8个像素一次的步幅。卷积核的个数为768，表示输出通道数，即输出的深度。综上，根据卷积操作的参数，输出形状为【14,14,768】。1. 首先，计算每个维度的输出大小。2. 通道数 = 卷积核的个数。
卷积输出计算
hzh839900的专栏
09-08 587
当步长=1 时候 公式变为Math.floor((输入W-卷积核W+填充W+1)/1)= (输入W-卷积核W+填充W+1)卷积后大小 = Math.floor((输入W-卷积核W+填充W+步长W)/步长W)
空洞卷积输出大小计算公式
11-11
空洞卷积后特征图大小 o 的计算公式为： o = (i + 2*p - dilation*(k-1) - 1)/s + 1 其中，i是输入大小，p是填充值的大小，dilation是空洞卷积的膨胀率，k是卷积核大小，s是步长大小。这个公式与普通卷积的计算...
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