卷积神经网络中padding后计算输出大小公式

最新推荐文章于 2024-06-04 10:53:25 发布
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计算机视觉卷积神经网络（CNN）基础：从LeNet到ResNet
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04-11 14万+
计算机视觉卷积神经网络（CNN）基础：从LeNet到ResNet，在计算机视觉领域，卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）已然成为推动众多任务发展的核心力量。从早期简单的图像识别，到如今复杂的目标检测、语义分割、图像生成等任务，CNN 都展现出了卓越的性能。CNN 的发展历程见证了一系列经典模型的诞生，其中 LeNet 作为开山之作，为 CNN 的发展奠定了基础，而 ResNet 则通过创新性的设计，突破了传统神经网络的限制，使得网络能够构建得更深、性能更优。
计算机视觉卷积神经网络CNN架构设计指南：如何构建高效的视觉模型？
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04-20 11万+
计算机视觉CNN架构设计指南：如何构建高效的视觉模型？人工智能、大模型、AI、计算机视觉领域，卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）已成为主导性的模型架构。从图像分类到目标检测，从语义分割到图像生成，CNN 展现出了强大的性能。构建一个高效的 CNN 视觉模型，不仅需要对其基本原理有深入理解，还需要掌握一系列架构设计技巧。本文将详细探讨如何构建高效的 CNN 视觉模型，涵盖从基础概念到复杂架构设计的各个方面，并通过丰富的代码示例帮助读者更好地理解和实践。
卷积网络输出大小计算及TCN中padding大小的解释
cly141220010的博客
01-14 2206
卷积网络输出大小 只考虑某一维度上的大小，卷积神经网络中设输入的大小为n，kernel_size为k，padding为p，stride为s，dilation为d，输出的大小为n'。 则当d=1，s=1时，； 对上面公式进行一般化的扩展： 若只有d=1，则； 若只有s=1，则； 时间卷积网络TCN中padding的大小 TCN中只有s=1的限制，所以正常卷积后大小为。 但TCN...
keras下conv2DTranspose输出张量尺寸bug的修复
xiaoxifei的专栏
09-14 5782
问题描述： 最近需要将模型由pytorch改为keras框架，但是在conv2DTranspose这里总是出错，代码情况如下：  本来输入Conv2DTranspose的张量大小是(b,c,32,32),按照常理来计算，Conv2DTranspose的输出张量大小应该是(b,c,64,64),但是这里总是对不上，总是输出(b,c,?,?),最终进行查看也是一些莫名其妙的尺寸。 解决方案： ...
深度学习入门基础CNN系列——填充（padding）与步幅（stride）
一名在读大学生，正在学习深度学习，会定期分享一些该领域内容。欢迎大家一起交流学习~
01-17 3826
1。卷积输出特征图的尺寸计算方法如下（卷积核的高和宽分别为kh和kwk_h和k_wkh​和kw​）:HoutH−kh1WoutW−kw1Hout​H−kh​1Wout​W−kw​12。当宽和高的步幅分别为sh和sws_h和s_wsh​和sw​HoutH2ph−khsh1WoutW2pw−kwsw1Hout​s。
简单理解CNN的padding如何计算
Penn Li的博客
03-12 1万+
简单理解CNN的padding如何计算一、说明二、计算三、技巧分享 一、说明 先看pytorch卷积层设置参数 nn.Conv2d( in_channels=1, #input height out_channels=16, #n_filters kernel_size=5, #卷积核 stride=...
卷积神经网络之padding计算
itlilyer的博客
08-01 4070
padding的模式分为SAME和VALID两种方式。下面简单介绍一下两种方式输出shape的计算方法。 tensorflow VALID 计算公式： 输出的大小直接用输入的大小减去卷积核大小，加1，然后除以步长，最后对结果向上取整。 假如输入的shape为7x7的，卷积核的大小为3x3，步长为2，这样计算出的输出shape为：3x3。对于边界上没有取到的数据直接舍弃掉。 SAME 计算公式 第一步，先用输入的大小除以步长，对结果向上取整。得到输出的shape。例如，input shape是7x7，ker
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}{...
卷积神经网络基本构造
Clement
04-04 5933
卷积计算 卷积运算实现垂直边缘检测 过滤器检测不同方向的边缘 Padding 输入图片维度信息是[6,6]，卷积核尺寸[3,3]，padding=1，步长stride=1，经过卷积运算之后输出图片维度信息也是[(6+2x1-3+1),(6+2x1-3+1)]，这样也就保持维度信息的一致性，不致于特征信息丢失。 计算公式：n = (n-f+2p)/s+1 ，n是指输入/输出维度信息，f是卷积...
对卷积神经网络中padding的一点理解
Microstrong
05-18 1万+
padding的用途：（1）保持边界信息，如果没有加padding的话，输入图片最边缘的像素点信息只会被卷积核操作一次，但是图像中间的像素点会被扫描到很多遍，那么就会在一定程度上降低边界信息的参考程度，但是在加入padding之后，在实际处理过程中就会从新的边界进行操作，就从一定程度上解决了这个问题。（2）可以利用padding对输入尺寸有差异图片进行补齐，使得输入图片尺寸一致。（3）在卷积神经网...
TensorFlow中padding的计算填充详解
KING_No_1的博客
12-21 3472
一、TensorFlow中padding参数 TensorFlow中convolution()的源码是这样介绍padding参数的 If padding == "SAME": output_spatial_shape[i] = ceil(input_spatial_shape[i] / strides[i]) If padding == "VALID": output_spatial_sh...
关于理解卷积操作中Padding的两种方式
小丁猫
05-22 2万+
参考博客 卷积操作存在两个问题： 1、图像越来越小； 2、图像边界信息丢失，即有些图像角落和边界的信息发挥作用较少。 因此需要padding      一张M x M的图片，经过卷积核F x F，strides = [1,1,1,1], padding = valid 卷积操作后,         得到大小为 C_side x C_side 的 feature map,      ...
卷积神经网络及其相关知识
m0_62921128的博客
03-22 2099
神经网络的基本分类
Padding，Kernel-size，stride关系公式
jzrita的博客
03-25 9394
记录下公式，总忘记：像素宽度W，Padding size：P，Kernel size：K，Stride ： S，公式为Wn+1=(Wn+P∗2−K)/S+1
jmu-Java-06异常-02-使用异常机制处理异常输入
黑白的黒's Blog
10-05 3735
使用异常处理输入机制，让程序变得更健壮。 main方法： 输入n，创建大小为n的int数组。 输入n个整数，放入数组。输入时，有可能输入的是非整型字符串，这时候需要输出异常信息，然后重新输入。 使用Arrays.toString输出数组中的内容。 输入样例： 5 1 2 a b 4 5 3 输出样例： java.lang.NumberFormatException: For input string: "a" java.lang.NumberFormatException: For input str
Tensorflow中两种Padding运算方式
固本培元的专栏
07-25 3284
原文：  https://blog.youkuaiyun.com/jiandanjinxin/article/details/77519629 边界补充问题 原始图片尺寸为7*7，卷积核的大小为3*3，当卷积核沿着图片滑动后只能滑动出一个5*5的图片出来，这就造成了卷积后的图片和卷积前的图片尺寸不一致，这显然不是我们想要的结果，所以为了避免这种情况，需要先对原始图片做边界填充处理。在上面的情况中，我们需要...
CNN中的padding
rain6789的博客
12-08 2万+
在CNN中，卷积和池化是一种很常见的操作，一般认为通过卷积和池化可以降低输入图像的维度，也可以达到一定的旋转不变性和平移不变性； 而在这种操作过程中，图像(或者特征图)的尺寸是怎么变化的呢？ 本文主要描述TensorFlow中，使用不同方式做填充后(padding = 'SAME' or 'VALID' )的tensor的size变化。 Input Shape 对于输入，t
卷积神经网络中卷积层的计算公式
01-25
### 卷积神经网络中的卷积层计算公式 在卷积神经网络中，卷积层的运算主要依赖于输入特征图与滤波器之间的卷积操作。对于给定的一个二维输入 \( X \)，以及大小为 \( F×F \) 的滤波器 \( W \)，输出特征图 \( Y \)...
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