TensorFlow卷积后的尺寸变化

最新推荐文章于 2024-06-09 18:00:23 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/thisiszdy/article/details/87656639

1.卷积后尺寸计算
out_height=(in_height+2padding-filter_height)/strides[1]+1
out_width=(in_width+2padding-filter_width)/strides[2] +1
2.TensorFlow中卷积参数same和valid运算之后的维度计算
(1)‘SAME’
out_height=ceil(float(in_height))/float(strides[1])
out_width=ceil(float(in_width))/float(strides[2])
(2)‘VALID’
out_height=ceil(float(in_height-filter_height+1))/float(strides[1])
out_width=ceil(float(in_width-filter_width+1))/float(strides[2])
(3)参数
padding: SAME和VALID两种形式
filter: [5,5,1,32]表示5*5的卷积核，1个channel，32个卷积核;
strides: [1,4,4,1]表示横向和竖向的步长都为4

卷积层向下取整
池化层向上取整

TensorFlow深度学习实战（8）——卷积神经网络
盼小辉丶的博客
02-17 4236
卷积神经网络 (Convolutional Neural Network, CNN) 是一种非常强大的深度学习模型，广泛应用于图像分析、目标检测、图像生成等任务中。CNN 的核心思想是卷积操作和参数共享，卷积操作通过滑动滤波器(也称为卷积核)在输入数据上进行元素级的乘积和求和运算，从而提取局部特征。通过多个滤波器的组合，CNN 可以学习到不同层次的特征表示，从低级到高级的抽象特征。本节从传统全连接神经网络的缺陷为切入点，介绍了卷积神经网络的优势及其基本组件，并使用 TensorFlow 构建卷积神经网络。
基于TensorFlow卷积神经网络的手写体数字识别
sinat_37751993的博客
05-30 1434
一、卷积神经网络（CNN） 二、LeNet 三、代码 1、Mnist手写体训练并测试 2、可视化 四、数据集分析 五、结果分析 1、准确率 2、可视化测试 一、卷积神经网络（CNN） 参考：https://blog.youkuaiyun.com/yunpiao123456/article/details/52437794 https://www.cnblogs.co...
深度学习小白——Tensorflow(二)卷积
MargretWG的博客
04-13 7866
本文记录用两层卷积网络实现训练MNIST数据集 先介绍一下所用核心函数 1.tf.nn.conv2d(input,filter,strides,padding,use_cudnn_on_gpu=None,data_format=None,name=None) input：待卷积的数据，格式要求为一个张量tensor，【batch,in_height,in_width,in_channels】
tensorflow卷积之后的尺寸计算公式
weixin_42713739的博客
11-13 1135
卷积后尺寸计算 1、输入矩阵 W×W，这里只考虑输入宽高相等的情况，如果不相等，推导方法一样，不多解释。 2、filter矩阵 F×F，卷积核 3、stride值 S，步长。 4、输出宽高为 new_height、new_width 当然还有其他的一些具体的参数，这里就不再说明了。 我们知道，padding的方式在tensorflow里分两种，一种是VALID，一种是SAME，下面分别介绍这两种方...
deeplearning中卷积后尺寸的变化
qq_36401512的博客
12-24 1万+
ps 之前一直对卷积前后数据的尺寸变化的理解不是很清晰。现在借着肺结节的项目自己重新整理一下。 1.二维上的卷积 没错还是这篇文章https://buptldy.github.io/2016/10/29/2016-10-29-deconv/ 真是好文。 ## 卷积层 卷积层大家应该都很熟悉了,为了方便说明，定义如下： - 二维的离散卷积（N=2N=2） - 方形的特征输入（i1=i2=ii1...
Tensorflow 卷积输出图片尺寸
姚太平的博客
05-15 2277
假设图片大小 ＨＸＷ 卷积核大小    H_f X W_fPadding            PStride               S1 XS21.卷积后尺寸计算 out_height=(H  - H_f + 2P)   /  S1  +1 out_width= (W - W_f + 2P)   /  S2  +1 2.tensorflow中卷积参数same和valid运算之后的维度计算 ...
经过卷积后的大小变化公式
37749442的博客
07-15 3548
** 公式： ** 输入图片in_channels大小为nn，卷积核kernel_size大小为kk，步长stride为s，填充padding为p，求解输出特征图out_channels大小？ 推导的公式： ** out_channels=(n-k+2p)/s + 1 ** ...
（4-1）TensorFlow卷积神经网络实战：卷积神经网络基础
最新发布
码农三叔
06-09 1159
卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，简称CNN）是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络（Feedforward Neural Networks），是深度学习（deep learning）的代表算法之一在本章的内容中，将详细讲解使用TensorFlow实现卷积神经网络操作的知识。
TensorFlow实现卷积神经网络CNN
09-20
步长决定了卷积操作每次移动的距离，而填充模式通常用来控制输入数据的尺寸，常见的有“SAME”（输出尺寸与输入相同）和“VALID”（不使用填充，可能导致输出尺寸减小）两种。 权值共享机制是指在卷积层中，同一个...
Tensorflow实现一个完整的卷积神经网络
热门推荐
Microstrong
05-18 3万+
（一）卷积神经网络结构+最终的识别精度。用Tensorflow实现一个完整的卷积神经网络，用这个卷积神经网络来识别手写数字数据集（MNIST）。我们先来看看实现的卷积神经网络结构如下图所示：接着，我们再来看看实现的这个卷积神经网络，在MNIST数据集中的测试集上的精度。我用了两种优化训练方法，对模型训练了1000次，在训练1000的过程中，每隔50次进行一次模型的精度测试。（1）批量梯度下降法（B...
tensorflow中卷积及池化层以后输出图像尺寸的大小计算方法
TI09257的博客
07-10 9382
卷积层后输出图像大小为：（W+2P-f）/stride+1并向下取整。如输入图像宽度为29，f为3，padding为'SAME',则输出图像大小为（29+2*1-3）/2+1=15。池化层输出图像的大小为W/stride，向上取整。如图像宽度为29，步长为2，则输出图像大小为15....
实例理解卷积与池化操作前后的图像大小变化以及padding参数的含义
heshuaimin的博客
03-23 3800
** 实例理解卷积与池化操作前后的图像大小变化以及padding参数的含义 ** 引言 最近因为毕设在学卷积神经网络，一直比较困惑卷积或者池化操作以后图像如何发生变化。在网上查了不少资料，可以找到一些公式，但是并没有详细说明使用情境且很少实例讲解。因此我总结前人的工作，整理成一个博客，算是自己学习的一个记录，也希望能够帮助到一些CNN学习者。 我参考的博客有padding填充same 和vali...
计算卷积之后的尺寸
一个平平无奇的甜妹
09-12 1349
1.卷积后尺寸计算 输出矩阵的长 out_height=(in_height+2pad-filter_height)/strides[1]+1 输出矩阵的宽 out_width=(in_width+2pad-filter_width)/strides[2] +1 2.tensorflow中卷积参数（padding）same和valid运算之后的维度计算 (1)same out_height=...
卷积与池化过程维度尺寸变化与一些名词整理
TranSad的博客
02-22 5053
之前整理过全连接层的前向传播过程中一些权重参数的维度。这篇文章整理一下带有卷积与池化的神经网络。还是直接给一个例子，从例子出发把各个方面梳理一下。 以AlexNet为例（如下图）： 卷积 卷积的作用在于提取特征。可以用不同的卷积核提取不同层次的特征 一般用到卷积和池化的网络都是用于图像任务，我们的输入一般就是一个三通道图像，比如上图中输入图像的尺寸为227*227*3。 在上图也就是第一步卷积中，对于输入尺寸为227*227*3的图像，虽然图中写了卷积核的尺寸是11*1...
卷积:kernel size/padding/stride
Coding
08-30 2万+
卷积的原理 卷积尺寸变化 输出尺寸=(输入尺寸-filter尺寸+2*padding)/stride+1 宽和高都是这么计算的； 输入图片大小为200×200，依次经过一层卷积（kernel size 5×5，padding 1，stride 2），pooling（kernel size 3×3，padding 0，stride 1），又一层卷积（kernel size 3×3，padding 1...
卷积层，池化层，padding=‘same‘ ，为什么卷积层图像尺寸不变，池化层后图像尺寸减半呢？
DK_tian的博客
11-01 3610
先摆一下通用计算公式： h:图像长度，k:卷积/池化核尺寸，p:填充数，s:移动步长 长度公式： 宽度公式： 对于经过卷积，池化后的图像尺寸都可以按照此公式进行计算。 在实际的使用过程中经常会有此疑惑点：卷积层跟池化层都使用了padding = 'same'，为什么卷积层图像尺寸不变，池化层后图像尺寸减半呢？ print(images.shape) # 输入图片 conv1 = layers.Conv2D(filters=64,kernel_size=3,strides=1,paddi.
Tensorflow入门--------计算卷积后的特征图尺寸
梦的漂流瓶的博客
07-17 2万+
     在卷积神经网络设计网型的时候，需要对卷积核和池化层进行参数设置。有三个重要的参数，首先是卷积核的大小，其次是设置步长（padding）的大小，最后是是否采用padding。这几个因素直接影响了卷积、池化后的特征图的大小，对于网络形状的设计非常重要的参数。本博客将针对这三个参数进行解释，并且利用tensorflow进行结论的实验。 一、卷积核     卷积核这个东西比较好理解，就是卷积...
TensorFlow———输入层到卷积层的尺寸的变化
李志杰的博客
07-04 925
输入层到卷积层在过滤器步长不为1的情况下，会引起尺寸的缩小。这时候有些人就很难对卷积层的尺寸进行判断。 假设： OUTlongth代表输出层的长度。 OUTwidth代表输出层的宽度。 INlength代表输入层的长度。 INwidth代表输入层的宽度。 FILTERlength和FILTERwidth分别代表过滤器的长和宽。 STRIDElength和STRIDEwidth分别代表...
tensorflow与pytorch关于卷积尺寸计算不同之处
古月哥欠666的博客
12-23 2457
pytorch与tensorflow主要是padding的指定不同。 tensorflow主要有两种方式‘same’、与‘valid’。其卷积尺寸计算公式为： 注：这里假设图像尺寸长宽一样 same：说明卷积之后的图像尺寸与输入图像一样，则 输出图像尺寸=输入图像尺寸/卷积核步长（若除不尽，向上取整） valid：相当于padding=0，表示没有填充 输出图像尺寸=(输入图像尺寸-卷积核尺寸)/卷积核步长 + 1 对于pytorch的padding是指定某个数，其会有一个统一公式： 输出图像尺寸=(输
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