小白自人工智能_卷积神经网_图像处理之卷积后的尺寸大小

最新推荐文章于 2025-05-09 11:53:10 发布
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  1. 卷积层
    卷积前图片尺寸大小:W
    卷积核尺寸大小:F
    填充数量:P
    步长:S
    当’SAME’填充时,P=(F-1)/2
    当’VALID’填充时,P=0
    卷积后的图片尺寸:O=(W-F+2P)/S+1
    当padding像素指定，卷积后的图片尺寸:O=(W-F+2P)/S+1
    当只在左边和下边一半部分补零，卷积后的图片尺寸:O=(W-F+P)/S+1

  2. 池化层
    是特殊的卷积层，公式和卷积一样，区别在于尺寸O向下取整
    O=(W-1)/S+1 当’SAME’填充时，向下取整
    O=(W-F)/S+1 当’VALD’填充时，向下取整

qq_42708137
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卷积神经网络系列之卷积/池化后特征图大小怎么计算？？
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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
人工智能 从小白到大神（案例·视频）-卷积神经网络
02-05
### 人工智能 从小白到大神 —— 卷积神经网络 #### 卷积神经网络概述 卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）是一种深度学习模型，广泛应用于图像处理领域，如图像分类、目标检测等。CNN 的设计灵感...
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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
如何计算卷积后的输出尺寸
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qq_56218077的博客
05-09 213
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卷积后图片尺寸
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05-29 1397
卷积相关概念
卷积神经网络参数计算及卷积层输出尺寸计算
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03-20 3962
一、卷积神经网络参数计算 CNN一个牛逼的地方就在于通过感受野和权值共享减少了神经网络需要训练的参数的个数，所谓权值共享就是同一个Feature Map中神经元权值共享，该Feature Map中的所有神经元使用同一个权值。因此参数个数与神经元的个数无关，只与卷积核的大小及Feature Map的个数相关。但是共有多少个连接个数就与神经元的个数相关了，神经元的个数也就是特征图的大小。 ...
卷积后的图片大小计算
计算机研究生
01-16 3万+
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
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07-26
人脸检测利用opencv进行图像处理,借用keras框架搭建卷积神经网络,对图像进行特征提取与特征训练,再利用训练好的分类模型进行预测,再将预测标签实时打在每一帧图片上,实现实时人脸检测与人脸标注. ## 2.具体步骤: ...
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【探索人工智能的宝藏之地】 无论您是计算机相关专业的在校学生、老师，还是企业界的探索者，这个项目都是为您量身打造的。无论您是初入此领域的小白，还是寻求更高层次进阶的资深人士，这里都有您需要的宝藏。不仅...
人工智能项目基于卷积神经的图像风格迁移-设计源码展示.zip
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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。
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weixin_43715601的博客
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# -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Mon Aug 2 10:16:40 2021 @author: Yang Hongyun 卷积神将网络的计算公式为： 卷积中的特征图大小计算方式有两种，分别是‘VALID’和‘SAME’，卷积和池化都适用，除不尽的结果都向上取整。 1、如果计算方式采用:padding='valid'---默认方式 N=(W-F)/S+1, 其中W为输入，F为卷积核尺寸，S为stride大小 如Input=(224,224),kernel_s.
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