feature map计算大小公式

最新推荐文章于 2023-11-27 10:58:03 发布
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本文介绍了一种分块处理的方法，即将整体数据分为左右两部分进行处理。右侧部分每次移动固定步长，左侧部分的大小可根据实际需求调整，不影响整体计算。

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

http://blog.youkuaiyun.com/cheese_pop/article/details/51955915

 

将整个分成两部分，左边部分，右边部分。右边部分每次其实都是移动stride这么大，左边部分到底需要多少其实无所谓，并不影响计算。

卷积神经网络中特征图大小计算公式总结
qq_64623979的博客
06-04 1712
W:输入特征图的宽H：输入特征图的高K：卷积核的宽和高P: padding（特征图填充个数）S： stride（步长）width_out:卷积后输出特征图的宽height_out: 卷积后输出特征图的高。
feature map计算方法与faster-rcnn中roi映射到feature map的位置计算方法
qq_29133371的博客
03-13 8826
feature map计算方法： 在CNN网络中roi从原图映射到feature map中的计算方法 INPUT为32*32，filter的大小即kernel size为5*5，stride = 1，pading=0,卷积后得到的feature maps边长的计算公式是： output_h =（originalSize_h+padding*2-kernelSize_h）/stride
feature map大小计算方法
qq_28424679的博客
11-29 1万+
  （1）边长的计算公式是： output_h =（originalSize_h+padding*2-kernelSize_h）/stride +1 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×...
卷积后feature map尺寸计算公式
loving_coco的博客
07-22 6520
像素宽度：W（Width） 填充大小：P（Padding） 卷积核大小：K（Kernel-size） 步长大小：S（stride）   卷积后所得feature map尺寸大小计算公式如下：   补充： 1.Padding的作用用于解决图像边缘信息损失的问题； 2.计算卷积后map尺寸时若不为整数则向下取整，而计算pooling后尺寸时则向上取整。...
feature map大小计算
weixin_43399966的博客
11-08 441
featuremap_size = (image_size-kernel_size+2*padsize)/stride+1 例如： padsize =0 stride =1 image_size = 6 kernel_size = 3 featuremap_size = (6-3+2*0)/1+1 =4
cnn网络conv输出feature_map的大小计算公式
q_xiami123的博客
05-08 1598
## pytorch卷积层与池化层输出的尺寸的计算公式详解 要设计卷积神经网络的结构，必须匹配层与层之间的输入与输出的尺寸，这就需要较好的计算输出尺寸 卷积后，池化后尺寸计算公式： (图像尺寸-卷积核尺寸 + 2填充值)/步长+1 (图像尺寸-池化窗尺寸 + 2填充值)/步长+1 上图翻译如下： k,p,s是标量，n_out 与n_in的长宽对应 卷积神将网络的计算公式为： k=3, p=1, s=1 n_out=(n_in + 2 *1 -3) / 1 + 1 = n_in 所以 k=3, p=1, s
CNN feature map 大小的计算公式
u011517332的博客
07-27 5662
请参考：http://blog.youkuaiyun.com/cheese_pop/article/details/51955915 输入：N0*C0*H0*W0 输出：N1*C1*H1*W1 输出的feature map大小： H1=(H0+2*pad-kernel_size)/stride+1 W1=(W0+2*pad-kernel_size)/stride+1 注：当...
CNN中卷积层/池化层 Feature map输出计算
dxtql的博客
09-21 475
Feature map计算
多层卷积网络图计算出每层输出的featuremap大小
12-26
### 计算多层CNN每层输出的Feature Map大小 对于卷积神经网络(CNN)，计算各层输出的特征图(feature map)尺寸是一个重要环节。这不仅有助于理解模型的工作机制，还对优化网络设计至关重要。 #### 输出尺寸计算公式 ...
假设第l层为卷积层，第l+1层为subsampling层，则第l层第j个feature map的计算公式如下，其中，subsampling层是什么意思
最新发布
05-14
其中$k$为池化窗口大小，$\text{pool}$表示池化函数（如最大值、平均值）[^4]。 #### 2. 核心作用 1. **降低维度，压缩计算量** 通过缩减特征图尺寸（如2×2池化窗口使尺寸减半），将$n \times n$的特征矩阵降为$...
CNN中卷积层参数量与输出特征图(feature map)尺寸的计算公式
gaishi_hero的博客
08-08 2万+
卷积层输入特征图的尺寸为：Hinput×Winput×CinputHinput×Winput×CinputH_{input} \times W_{input} \times C_{input} HinputHinputH_{input}表示输入特征图的高 WinputWinputW_{input}表示输入特征图的宽 CinputCinputC_{input}表示输入特征图的通道数（如果是第一个...
CNN中下一层Feature map大小计算
weixin_30699741的博客
08-23 227
符号表示： $W$：表示当前层Feature map的大小。 $K$：表示kernel的大小。 $S$：表示Stride的大小。 具体来讲： 整体说来，和下一层Feature map大小最为密切的就是Stride了，因为按照CNN的移动方式，是根据Stride来进行移动的，因此除了最后一个的长度为K之外，前面所有的长度全部为S。当然K=S仅仅是一种特殊情况而已。 正如这幅图片...
Feature Map尺寸计算
qq_26374395的博客
04-30 606
Feature Map尺寸计算Feature Map尺寸计算参考Blogs Feature Map尺寸计算 普通卷积操作 HinH_{in}Hin​ 输入图像Height WinW_{in}Win​ 输入图像Width paddingpaddingpadding 填充大小（图像四周都添加相同的paddingpaddingpadding） kernel_sizekernel\_sizekernel_size 卷积核大小(假设卷积核宽高一样) stridestridestride
特征图（feature map）理解
wl30130611的博客
11-27 2757
vector = np.array([1,2,3,4]) #向量。tensor = np.array([[[1,2],[3,4]],[[5,6],[7,8]]]) #张量。matrix = np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]) #矩阵。print("特征图形状：", feature_map.shape)以输出的形式举一个feature map的例子，如代码块2所示。print("特征图：")# 显示特征图的形状。
计算feature map大小
Cheese_pop的博客
07-19 8324
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+1H1=\frac{H0+2\times pad-kernel\_size}{stride}+1 W1=W0+2×pad−kernel_sizestride+1W1=\frac{W0+2\times pad-kernel\_size}{s
理解CNN中的特征图 feature map
Drug discovery
03-27 3万+
feature map的含义 在每个卷积层，数据都是以三维形式存在的。你可以把它看成许多个二维图片叠在一起，其中每一个称为一个feature map。在输入层，如果是灰度图片，那就只有一个feature map；如果是彩色图片，一般就是3个feature map（红绿蓝）。层与层之间会有若干个卷积核（kernel），上一层和每个feature map跟每个卷积核做卷积，都会产生下一层的一个feature map。 feature map尺寸计算方法： INPUT为32*32，filter的...
CNN卷积层的输出feature map的尺寸计算
大白机器人的博客
03-15 7499
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...
CNN中感受野的计算
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kuaitoukid的专栏
07-10 4万+
感受野（receptive field）是怎样一个东西呢，从CNN可视化的角度来讲，就是输出featuremap某个节点的响应对应的输入图像的区域就是感受野。 比如我们第一层是一个3*3的卷积核，那么我们经过这个卷积核得到的featuremap中的每个节点都源自这个3*3的卷积核与原图像中3*3的区域做卷积，那么我们就称这个featuremap的节点感受野大小为3*3 如果再经过pooling
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