卷积/池化后的图片大小计算

最新推荐文章于 2024-06-06 19:05:05 发布
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CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： 图像处理
原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/u014453898/article/details/85126733
本文深入解析了卷积神经网络中的两个核心操作——卷积和池化。详细阐述了卷积操作中输入图像尺寸、卷积核尺寸、步幅及Padding如何影响输出图像尺寸，以及池化操作对输入图像进行下采样后的尺寸变化规律。

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1、卷积操作

设输入图像尺寸为WxW，卷积核尺寸为FxF，步幅为S，Padding使用P,经过该卷积层后输出的图像尺寸为NxN：

2、池化操作

设输入图像尺寸为WxW，卷积核的尺寸为FxF，步幅为S，池化后输出图像大小：

卷积后图片尺寸
qq_42301955的博客
05-29 1430
卷积相关概念
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
卷积后的图像尺寸计算
weixin_46452278的博客
04-17 1153
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。
常规卷积,膨胀卷积,转置卷积之后的图像大小计算
整理输出各类知识
05-31 3300
1.概述 看了吴恩达老师的深度学习课程，里面有提到卷积网络的大小计算方式，就记录一下，顺便以pytorch代码实现验证一下。 2.普通卷积 记图像尺寸为n∗nn*nn∗n，卷即核尺寸为f∗ff*ff∗f，步长为sss,padding大小为ppp,输出的尺寸大小为(n+2p−fs+1)∗(n+2p−fs+1){({{n+2p-f} \over s}+1 )}*{({{n+2p-f} \over s}+1 )}(sn+2p−f​+1)∗(sn+2p−f​+1) 令n=224,f=3,s=1,p=1n=224,f
图像的卷积和池化操作
weixin_34221036的博客
12-27 1139
离散域 卷积分为连续函数卷积及离散函数卷积，因为我们实际工作中多数情况下是数字化的场景，所以我们需要离散域的卷积操作。对于两个离散函数f和g，卷积运算是将连续函数的积分操作转换为等效求和： 卷积核 对于图像而言，它属于二维数据，那么它对应的就是2D函数，我们可以通过一个过滤器来过滤图像，这个过滤器即是卷积核。一般来说过滤器的每个维度可以包含2到5个元素，不同的过滤器有不同的处理效果。 对于图像来...
深度学习卷积及池化层大小计算
m0_37712157的博客
06-03 3014
用CNN网络进行图片处理，就会遇到卷积、池化后的图像大小问题，一般搜到的答案是这样的： 对于初学者，看到这个公式的唯一疑问是：P值到底是多少？ 在Tensoflow中，Padding有2个选型，'SAME'和'VALID' ，下面举例说明差别： 如果 Padding='SAME'，输出尺寸为： W / S mport tensorflow as tf input_image = tf...
matlab+卷积/池化/全连接/softmax
03-09
本压缩包文件包含的“matlab+卷积/池化/全连接/softmax”是用MATLAB实现的CNN关键组件的代码示例，可以帮助你深入理解这些模块的工作原理。 首先，我们来看卷积层（Convolutional Layer）。卷积层是CNN的核心，通过...
pytorch中的卷积和池化计算方式详解
09-18
在PyTorch中，卷积和池化的计算方式主要区别在于： 1. 默认步长（stride）设置：卷积层默认为1，而池化层默认等于`kernel_size`。 2. 输出尺寸的确定：卷积层可以通过`padding`灵活调整输出尺寸，而池化层的输出...
卷积神经网络经过卷积/池化之后的图像尺寸及参数个数以及FLOPs
xiaohuihui1994的博客
10-25 7128
设输入图像尺寸为WW3，卷积核尺寸为F，步幅为S，Padding使用P,共有M个卷积核，则经过该卷积层后输出的图像尺寸为： (W-F+2P)/S + 1    *  &
卷积池化尺寸计算公式
06-06 2138
卷积CNN是我们最常使用的，但是有时候需要观察他的输出前后的差异，这里描述下计算方式，具体如下：图片大小：WxHxD W:宽 H:高 D:通道（RGB） 例:320x320x3卷积核：NxNx3 卷积核大小 后面的3是和图片的通道对应，如果图片是灰度的那么就是1卷积核个数：C步长：S 每次一卷积的时候跨越的步长填充：P 外网填充多少行和列，一般是图片保留特征或者是维持图片大小公式计算：输出数据的高度：OH = (H - N + 2P) / S + 1。
神经网络之卷积层，池化层输出大小计算
AI学长
05-13 2791
设计网络卷积层的参数： （1）输入图片大小（矩形）： AA （2）卷积核大小： KK （3）步长： S （4）填充padding： p 那么卷积层的输出为： N = (A − k + 2p ) / s + 1
图片经卷积或池化后尺寸大小计算
Infinity_and_beyond的博客
03-22 3499
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。
卷积核、池化层输出尺寸计算公式，VGG16神经网络结构图及各层推导及PyTorch实现代码
Zijie123pea的博客
03-17 4717
卷积层   使用卷积处理图像，输出的图像的尺寸为： Wout=Win−Wfilter+2PS+1W_{out}=\frac{W_{in}-W_{filter}+2P}{S}+1Wout​=SWin​−Wfilter​+2P​+1 Hout=Hin−Hfilter+2PS+1H_{out}=\frac{H_{in}-H_{filter}+2P}{S}+1Hout​=SHin​−Hfilter​+2P​+1   公式中WfilterW_{filter}Wfilter​和HfilterH_{filter}Hfil
卷积或池化后的特征图尺寸计算
guoyueyang的博客
05-08 4684
设输入图像尺寸为W，卷积核尺寸为F，步幅为S，Padding使用P，则经过卷积层或池化层之后的图像尺寸为（W-F+2P）/S+1。 1、如果 Padding=‘SAME’，with zero paddding，则输出尺寸为： W / S（结果向上取整）； 验证用例（输入为257，卷积核尺寸为3X3，步幅为2）： 验证结果： 由上可见结果为129，满足W / S（结果向上取整）。 2、...
卷积池化公式
ysl的博客
06-11 1738
卷积层和池化层之后图片尺寸改变
u011613695的博客
04-11 1万+
最近碰到的总是TF中的参数问题，其中一个padding的参数值设置觉得比较重要。tf中padding提供两种填充方式：VALID和SAME。 对于VALID，输出的形状计算如下： 对于SAME，输出的形状计算如下： 其中，WW为输入的size，F为filter的size，S为步长，向上取整。 因为网上很多文章在讲的时候是按照一维二维区分开的，一维中填充先判定填充数是否为奇数，如果是奇数的话多出...
卷积神经网络图片的尺寸变化及其推导
weixin_43918691的博客
09-30 2415
大部分转自：https://blog.youkuaiyun.com/qq_36444039/article/details/103984502 相信很多同学搞机器学习的时候，每一步卷积池化以后，对图片的尺寸和大小很迷茫，不知道如何计算的。 这里，我给大家分享几个公式，帮助大家理解。不明白的欢迎在下方留言。 1、卷积层（Conv Layer）的输出张量（图像）的大小 定义如下： O=输出图像的尺寸。 I=输入图像的尺寸。 K=卷积层的核尺寸 N=核数量 S=移动步长 P =填充数 输出图像尺寸的计算公式如下： 上述公式
CNN池化总结（最大池化与平均池化）
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m0_62919535的博客
06-29 1万+
池化操作会减少特征图的细节信息，因此在某些情况下可能会导致信息丢失。在最新的研究中，有些模型在某些层次上已经开始避免使用池化操作，而是采用卷积操作来进行降维和尺寸缩减。这些新的方法通常被称为"strided convolutions"（步幅卷积）或"convolutional stride"（卷积步幅），它们在一定程度上取代了传统的池化操作。这些新方法的目标是通过卷积操作同时实现特征提取和尺寸缩减的效果，以避免信息丢失。
神经网络之卷积层，池化层输出大小计算(转载别人的)
孤独咕噜的博客
09-08 627
总结：卷积输出大小=[（输入大小-卷积核（过滤器）大小+2P）／步长]+1。总结：池化输出大小=[（输入大小-卷积核（过滤器）大小）／步长]+1。输出图像大小： （width，height，N）W:图像宽，H:图像高，D:图像深度（通道数）W:图像宽，H:图像高，D:图像深度（通道数）如卷积核宽高为3时 padding 选择1。如卷积核宽高为7时 padding 选择3。F：卷积核宽高，N:卷积核（过滤器）个数。卷积后输出图像深度： N=D。池化后输出图像深度： N=D。F：卷积核宽高，S:步长。
卷积和池化的尺寸计算
最新发布
06-28
卷积和池化是深度学习中常用的两种操作，用于处理图像和信号数据。它们的尺寸计算涉及到输入特征图（input feature maps）、滤波器（kernel）以及步长（stride）等因素。 1. **卷积（Convolution）**： - 输入尺寸：假设输入特征图的宽度和高度为\( W \times H \)，通道数（如RGB图像的3个通道）为\( C \)。 - 滤波器尺寸：滤波器通常具有固定的大小，比如 \( F \times F \)，其中\( F \)是滤波器的宽度和高度。 - 步长（Stride）：定义了滤波器在移动过程中跳过的像素数，一般为\( S \)。 - 输出尺寸（Output Size）：使用以下公式计算：\( \text{Output Width} = \frac{W - F + 2S}{S} \) 和 \( \text{Output Height} = \frac{H - F + 2S}{S} \)。如果结果不是整数，可能需要取整或者使用零填充（Zero Padding）来保持输出尺寸。 2. **池化（Pooling）**： - 常用的池化方法有最大池化（Max Pooling）和平均池化（Average Pooling）。 - 输入尺寸：与卷积类似，假设为\( W \times H \times C \)。 - 池化窗口尺寸（Pooling Kernel Size）：通常和滤波器一样，例如\( P \times P \)。 - 步长（Stride）：同样地，池化也使用步长\( S \)。 - 输出尺寸：由于池化通常是不改变尺寸的操作（除了一些特殊情况），所以输出尺寸通常与输入尺寸相同，即\( W \times H \times C \)。
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