CNN 输出维度和感受野的计算

最新推荐文章于 2021-11-23 11:09:13 发布
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#cnn #感受野

本文介绍了输出维度的计算公式，特别关注了步长(stride)、输出尺寸(nout)和核尺寸(ksize)之间的关系。同时，文章还讨论了如何通过逆过程计算感受野的大小，指出在该过程中不需要考虑padding的影响。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

输出维度的计算公式如下：


感受野是上述过程的逆过程，但是不需要考虑padding的大小。因为padding只是最图像边缘像素的填充。

rfsize=（nout-1）*stride+ksize

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？
优快云博客专家，系统架构师，有合作、疑惑请私信博主。
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。
深度学习基础——卷积神经网络的感受野、参数量、计算量
weixin_39753819的博客
04-20 1124
在卷积神经网络中，感受野是指一个神经元对输入图像的感知范围。换句话说，它代表了一个神经元能够接收到的输入图像的区域大小。感受野的大小决定了神经元对输入图像的理解能力和特征提取能力。本文介绍了卷积神经网络的三个重要指标：感受野、参数量和计算量。通过定义和计算方法，可以更好地理解和评估深度学习模型的性能和复杂度。通过示例代码的实现和可视化展示，读者可以更直观地了解这些指标的计算过程和意义。在实际应用中，合理设计和优化网络结构可以有效提高模型的性能和效率。
CNN输出数据维度计算公式
qq_34358193的博客
01-15 8224
输入图片大小：W x W  Filter大小：F x F Stride：S Padding ：P 输出图片：N x N N = ( W - F + 2*P )/S + 1 另： 对于一个28*28的数组，输入数据首先连接1个卷积层和一个池化层，conv1的神经元数目为10，卷积核大小为（5，5），定义pool1大小（2，2）意思将2*2区域共4个像素统计为1个像素，这样这层数据量减少...
cnn-第l层网络符号表示，维度计算
wo的博客
09-11 409
CNN中感受野的计算
a171232886的博客
11-23 1067
CNN中感受野的计算概念计算公式参考 概念 感受野 (receptive field, RF)是卷积神经网络每一层输出的特征图上的像素点在原始图像上映射的区域大小。 在网上看到了一张很好的图，可以表示整个关系。 图片来源 注意：计算感受野大小时，忽略了图像边缘的影响，即不考虑padding的大小。 计算公式 第k层的的感受野： lk=lk−1+((fk−1)∏i=1k−1si){l_k} = {l_{k - 1}} + \left( {\left( {{f_k} - 1} \right)\prod\lim
CNN卷积核输出特征图大小的计算（长，宽，维度）和权值共享
FiveStarsGeneral的博客
11-29 1万+
概要 CNN在进行卷积操作的时候，可以认为是输入图像（Input）与卷积核（Kernel）的对应加权求和。其中，卷积的时候，又可分为输出图像（Output）比输入图像缩小的卷积（VALID）即常规情况，与卷积后长宽不变的情况（SAME），还有一种情况是FULL模式，这种不经常用。 维度就是图像的通道数，想象一个通道为3的RGB图像，维度=3。也可以把input想象成一个立方体，有长宽高属性，如下图...
CNN卷积神经网络的卷积层、池化层的输出维度计算公式
morein2008的专栏
03-11 3235
卷积层Conv的输入：高为h、宽为w，卷积核的长宽均为kernel，填充为pad,步长为Stride(长宽可不同，分别计算即可)，则卷积层的输出维度为： 其中上开下闭开中括号表示向下取整。 MaxPooling层的过滤器长宽设为kernel*kernel，则池化层的输出维度也适用于上述公司计算。 具体计算可以AlexNet为例。 ...
阅读：CNN感受野计算和可视化
clover_my的博客
01-10 1855
阅读：CNN感受野计算和可视化 感受野：输入空间中一个特定CNN特征的范围区域（The receptive field is defined as the region in the input space that a particular CNN’s feature is looking at），一个特征的感受野可以采用区域的中心位置和特征大小进行描述。即，在卷积神经网络CNN中，决定...
fc_神经计算_感受野_thereforenpo_
09-29
"fc_神经计算_感受野_thereforenpo_"这个标题暗示我们将探讨与全连接层（fully connected layer，简称fc）相关的神经计算，特别是与感受野的计算和应用有关的内容。 首先，我们要知道感受野通常与卷积神经网络...
CNN卷积神经网络讲解50多页PPT 卷积核，感受野，池化核多原理讲解
11-22
5. 池化层（Pooling Layer）：用于下采样，减小数据维度，常采用最大池化（Max Pooling）或平均池化（Average Pooling），以减少计算量并增加模型的鲁棒性。 6. 全连接层（Fully Connected Layer）：在卷积层和池化...
CNN卷积过程输出特征图的尺寸与维度变化（以VGG模型为例）
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01-22 2万+
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xgyyxs的博客
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CNN 1d 输入输出维度： tf.layers.conv1d函数解析（一维卷积） 更正： tf.nn.conv1d（）详细正确解析 pytorch之nn.Conv1d详解
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大白机器人的博客
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output_size=( input_size + pad * 2 - conv_size ) / stride + 1输入：N0*C0*H0*W0 输出：N1*C1*H1*W1 输出的feature map大小： H1=H0+2×pad−kernel_sizestride+1 W1=W0+2×pad−kernel_sizestride+1 注：当stride为1时，若pad=kernel_si...
【深度学习-CNN】CNN中的参数与计算量
dzkd1768的博客
05-26 3万+
一个卷积神经网络的基本构成一般有卷积层（convolutional layer）、池化层（pooling layer）、全连接层（fully connection layer）。本文以caffe中的LeNet-5为例，分析卷积层和全连接层的参数数量和计算量情况。 卷积层的基本原理就是图像的二维卷积，即将一个二维卷积模板先翻转（旋转180°），再以步长stride进行滑动，滑动一次则进行一次模板内
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weixin_30533797的博客
03-22 3455
原文链接： https://zhuanlan.zhihu.com/p/29119239卷积层尺寸的计算原理输入矩阵格式：四个维度，依次为：样本数、图像高度、图像宽度、图像通道数输出矩阵格式：与输出矩阵的维度顺序和含义相同，但是后三个维度（图像高度、图像宽度、图像通道数）的尺寸发生变化。权重矩阵（卷积核）格式：同样是四个维度，但维度的含义与上面两者都不同，为：卷积核...
CNN卷积后输出size的计算
Pichairen
05-15 2万+
来个详细版的如下： source 来个简版的如下： source padding =“SAME”的情况： 这里插一句帮助理解：自动补全的话，考虑步长为1，每一卷积从第一个维度开始一步一步移动，直到最后一个维度，那么输出肯定是和原来的维度一样，如果步长不是1比如为2 就要向上取整。比如7*7的图像采用3*3大小的卷积核进行卷积操作，padding = “SAME”的情况下就是...
卷积核输出维度计算
优快云1HAO的博客
06-12 2万+
1）卷积层： 参数：W：宽； H：高；D：深度； K：卷积核的个数； F：卷积核的大小； S：步长； P：用0填充 卷积后输出：W或H=[(输入大小-卷积核大小+2*P）/步长] +1. 不能整除时，一般去掉小数部分取整，如4.5，则取4 上图中的 output =[（7-3）+2*1]/1 +1 =7 不能整除时，...
3D CNN框架结构各层计算
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3D CNN框架结构各层详细计算过程 这篇博客主要详细介绍3D CNN框架结构的计算过程，我们都知道3D CNN 在视频分类，动作识别等领域发挥着巨大的优势，前两个星期看了这篇文章：3D Convolutional Neural Networks for Human Action Recognition，打算用这个框架应用于动态表情识别，当时对这篇文章的3 D CNN各层maps的计算不怎么
卷积层的感受野计算
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03-08
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