卷积后的通道数由卷积核个数决定，特征图size计算

最新推荐文章于 2024-05-09 14:13:33 发布
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#卷积 #python #计算机视觉

博客涉及卷积、Python和计算机视觉相关内容。卷积是计算机视觉重要技术，Python是常用编程语言，二者结合可在计算机视觉领域发挥作用，如进行图像分析、处理等。
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【神经网络结构的组成】CNN的卷积核通道数、卷积输出的通道数、步长与填充之间的关系（附多通道卷积）
十二月的猫
02-19 2670
本文介绍了卷积神经网络（CNN）中卷积核通道数、卷积输出通道数、步长与填充之间的关系，重点讨论了多通道卷积的应用与原理。首先，卷积核的通道数决定了每个卷积核与输入图像每个通道的卷积计算方式；而卷积输出的通道数则由卷积核的数量决定，每个卷积核生成一个输出通道。步长控制卷积操作的滑动速度，从而影响输出的空间尺寸，步长越大，输出尺寸越小。填充用于在输入图像边界添加额外像素，帮助保持输出尺寸不变。文章还介绍了如何通过调整这些参数来优化卷积层的表现，并展示了多通道卷积在处理彩色图像和多维数据时的重要性。
卷积核，以及卷积核channel数的理解
weixin_38410551的博客
01-15 7504
每一个卷积核的大小，为长宽深度。长，宽自定义，深度由上一层卷积核的个数或者输入图片的channel数决定。例如：如果上一层就是输入，输入为灰度图像，卷积核的深度为1。输入为rgb图像，卷积核的深度为3。如果上一层为卷积层，卷积核的个数，即channel数，就是当前层卷积核的深度。 注：经过一个卷积核的输出，必然为一个特征图。 当前层卷积核的channel数，可以自定义。可以与上一层卷积核个数相同.........
深度学习：通过卷积后卷积核的个数就是结果的通道数
麒麟的博客
05-09 1063
1：这里使用到的步长为1（即滤波器的每次移动步长为1），然后每次卷积完对本次滤波器上的值进行相加得到一个滤波器，还记得上边说的输出的通道数只与滤波器的通道数有关吗？3，最有一个参数为输入数据的通道数，由于输入数据为三通道，所以本例最后一个参数为3（若为黑白图像则第一次的通道式为1，即3。3），l为输入数据的通道数本次为3，c为卷积层的通道数本次为2，所以本例的参数个数为3。：指滤波器的个数，输出的通道层数只与当前滤波器的通道个数有关。输入层黑白图像的通道数为1，彩色图像的通道数个数为3。
卷积之后通道数为什么变了
perfectzxiny的博客
12-08 1903
卷积层的作用本来就是把输入中的特征分离出来变成新的 feature map，每一个输出通道就是一个卷积操作提取出来的一种特征。在此过程中ReLU激活起到过滤的作用，把负相关的特征点去掉，把正相关的留下。输出的通道数越多就代表分理出来的特征就越多，但也可能存在重复的特征，毕竟是一个概率问题。3的卷积核，就是3*3的卷积核与3个通道都各卷积一次，得到卷积后的三个通道，将三个通道对应位置相加得到一张图片，就是一个通道，所以有多少个卷积核就有多少通道，每个卷积核都会与原通道相卷积再相加，得到一个通道。
关于卷积过程中通道数如何变化问题
你好，明天，，的博客
02-01 4165
对卷积操作前后通道数问题进行解释，输出通道数=卷积核的个数。
卷积过程中关于通道数的问题
beautiful77moon的博客
09-29 1万+
以RGB图像为例。 一个12*12的像素图，对其进行5*5的卷积，最后得到一个8*8的像素图。 RGB图像有3个通道（12*12*3），所以卷积核也要有3个通道（5*5*3），对像素图进行卷积后得到的结果是8*8*1而不是8*8*3的图像。最后像素图的深度（输出图像的信道数）取决于卷积核的个数。 如果要得到8*8*256的结果，应该这样做：用256个5*5*3的卷积核来卷12*12*3的...
多通道卷积后通道数计算理解
gqixf的博客
10-31 7462
记忆为：卷积的深度（通道数）和卷积核的个数一致。 1、单通道卷积                                                 一个卷积核得到的特征提取是不充分的，我们可以添加多个卷积核。 2、多通道多个卷积核卷积计算：        图片的宽高分别用W, H来表示，图片的通道数为D,一般目前都用RGB三通道D=3, 为了通用性，通道数用D表示； 卷积核：卷...
神经网络卷积反卷积及池化计算公式、特征图通道数（维度）变化实例
qq_46684028的博客
06-02 4115
神经网络卷积反卷积及池化计算公式、特征图通道数（维度）变化实例
python实现卷积，通道卷积
09-23
卷积层通常包含多个这样的滤波器，每个滤波器会生成一个特征图。 在Python中实现卷积，可以使用NumPy库，它提供了高效的多维数组操作。对于四维张量（形状为 Batch Size x Channels x Height x Width），我们可以...
理解卷积、单通道卷积、深度卷积(多通道卷积)、逐点卷积、实战YoloV1卷积网络 、池化计算
SpaceSunflower 's ML/DL home
12-01 1万+
【卷积计算】-单通道卷积 -深度卷积(多通道卷积) -逐点卷积 -实战YoloV1卷积网络 - 池化计算
CNN内部计算及卷积核、通道数关系
dabingsun的博客
03-09 7569
目录 CNN 内部计算 具体实现：tensorflow CNN 局部连接 权值共享 两者目的都是减少参数。通过局部感受视野，通过卷积操作获取高阶特征，能达到比较好的效果。 内部计算 先看卷积与池化示意图：部分图片来自于：链接 标准卷积过程 最大池化层 输入、卷积、池化形状定义: 输入为（长，宽，RGB通道数）=（7*7*3）的图片，即inputs = (bat...
卷积输出通道数的确定与计算
qq_35037684的博客
03-17 1万+
什么是卷积核的通道数？CNN的卷积输出通道数又是如何确定的？ CNN的卷积核通道数 = 卷积输入层的通道数 CNN的卷积输出层通道数(深度)= 卷积核的个数 在卷积层的计算中，假设输入是H x W x C, C是输入的深度(即通道数)，那么卷积核(滤波器)的通道数需要和输入的通道数相同，所以也为C，假设卷积核的大小为K x K，一个卷积核就为K x K x C，计算时卷积核的对应通道应用于输入的对应通道，这样一个卷积核应用于输入就得到输出的一个通道。假设有P个K x K x C的卷积核，这样每个卷积核应用于
如何确定CNN的卷积核通道数和卷积输出的通道数(深度)
贱小杜的博客
04-26 3万+
CNN的卷积核通道数 = 卷积输入层的通道数 CNN的卷积输出层通道数(深度)= 卷积核的个数 在卷积层的计算中，假设输入是H x W x C, C是输入的深度(即通道数)，那么卷积核(滤波器)的通道数需要和输入的通道数相同，所以也为C，假设卷积核的大小为K x K，一个卷积核就为K x K x C，计算时卷积核的对应通道应用于输入的对应通道，这样一个卷积核应用于输入就得到输出的一个通道。假设有P...
转：卷积网络中的通道(Channel)和特征图
weixin_42091159的博客
06-22 759
卷积网络中的通道(Channel)和特征图
卷积核的尺寸,数量，通道数（网上资料整合）
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jialibang的博客
08-14 4万+
1. 输入矩阵x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 输入 x：[batch, height, width, in_channel] 四个维度 权重 w：[height, width, in_channel, out_channel] 输出 y：[batch, height, width, out_channel] 如图所示: Input：batch=1, height=8, width=8, in_channel=3 (四维矩阵) Ker...
深度学习 | CNN卷积核与通道
"You are worthy! You can do it!"
10-18 5507
每一个通道的像素值与对应的卷积核通道的数值进行卷积，因此每一个通道会对应一个输出卷积结果，三个卷积结果对应位置累加求和，得到最终的卷积结果（这里卷积输出结果通道只有1个，因为卷积核只有1个。因此整个卷积层的尺寸为（m*n*k1*k2）是一个4维张量，其中m表示卷积核的数量，n表示通道数量，k1表示每一个卷积核通道的宽，k2表示每一个卷积核通道的高。假设卷积核只有1个，卷积核通道为3，每个通道的卷积核大小仍为3x3，padding=0，stride=1。由于只有一个卷积核，因此卷积后只输出单通道的卷积结果。
神经网络中的通道数，卷积核和过滤器的区别
weixin_51959584的博客
05-12 892
一 在卷积神经网络中需要输入in_channels和out_channels，即输入通道数和输出通道数。，如果是彩色的，即RGB类型，这时候通道数固定为3，如果是灰色的，通道数为1。卷积核就是由长和宽来指定的，是一个二维的概念。卷积核就是由长和宽来指定的，是一个二维的概念。3.对于第二层或者更多层的卷积，此时的。过滤器比卷积核高一个维度——深度。2.卷积完成之后，输出的通道数。过滤器可以看做是卷积核的集合。设置的就是过滤器的数目。指定的，是一个三维的概念。还是取决于过滤器数目。二 卷积核与过滤器的区别。
关于卷积后通道数变化的问题
weixin_47125742的博客
07-16 1万+
如下图所示，这个是MNIST的神经网络，在学习CNN的过程中我我发现一个问题，为什么单通道的输入图像卷积之后变成了32个通道 这个是我自己的想法：官方的说法就是通道数就是使用的卷积核的个数，其实说的通俗一些就是：像下面这张图一样，假设我们输入的图是RGB3通道的，如果我们只卷积一次，就只会输出一个值，但是输入图片是三个通道的，现在通道倒反还减少了，我觉得这样不好，所以我又做了一个卷积核再让他卷积（卷积核的形状一样，但是里面的w都是随机值，所以不用担心卷积的结果会重复），于是现在输出就有两个了，然后我们就可
卷积核数量/输出特征图通道数具体含义
最新发布
07-17
我们正在讨论卷积神经网络中的卷积层，特别是`nn.Conv2d`中的`out_channels`参数，它决定了输出特征图的通道数，也等同于该层卷积核的数量。 每个卷积核会在输入特征图上进行滑动窗口计算，产生一个通道的输出特征...
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