卷积及池化后feature大小计算

最新推荐文章于 2022-05-21 13:57:03 发布
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本文详细解析了卷积神经网络中卷积层和池化层输出图像大小的计算公式，阐述了图像大小W，卷积核大小F，填充P及步长S对输出尺寸的影响。

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

设W*W为图像大小，F为卷积核大小，P为padding，S为步长，
则卷积后图像大小为（（W-F+2P）/S）+1
池化后的大小为（（W-F）/S）+1
DeepFM梳理
进一步有进一步的欢喜~
07-03 350
DeepFM梳理 1、准备 feature_index 一个数值特征：一个 feature_index 一个类别特征： category_name.unique() 个 feature_index feature_value 一个数值特征：一个 feature_value，feature_value = 数值特征实际数值 一个类别特征：多个 feature_value，feature_value = 1 2、参数定义 feature_size feature_index范围，对应所有特
卷积层、池化层输出图片大小计算
m0_49866160的博客
04-26 1690
卷积层、池化层的输出图片大小计算
Caffe（6）--神经网络中卷积层、池化层输出特征图大小计算
对角巷
09-05 1万+
在图像卷积和池化操作中有固定的kernel_size和stride，当stride > 1时，边界上会有可能发生越界的问题。 Caffe中的卷积、池化后输出图像尺寸计算 （1）卷积 计算定义在conv_layer.cpp中的compute_output_shape()函数中 const int output_h = (height + 2 * pad_h - (dilatio...
深度学习训练工具包Tools——feature map size计算工具
weixin_50727642的博客
08-30 405
工具包Tools——feature map size计算工具 def map_size(size, k, s=1, p=0): # 计算一层的size变化 new_size = (size - k + 2 * p) / s + 1 return int(new_size) def feature_map_size(size, kernel_size: list, stride: list, padding: list = None): """ :param size:
图神经网络2:CNN的卷积和池化
m0_55269290的博客
03-10 441
CNN常见结构： 1.1卷积层 1.1.1卷积的定义 注意点1:卷积层包括若干个卷积核，每个卷积核都是3维矩阵，其中通道数与输入通道数需保持一致。 注意点2:每个滤波器对应一个偏置权重，有N个卷积核则对应N个偏置权重。 1.1.2卷积的运算过程： 1)feature_size运算公式： 2)feature_number运算公式： 3)参数数量运算公式： 1.1.3 1✖️1卷积： 1.2全连接层 ...
[深度学习] DeepFM 介绍与Pytorch代码解释
摩登都市天空---专栏
10-21 6121
1. DeepFM算法的提出 由于DeepFM算法有效的结合了因子分解机与神经网络在特征学习中的优点：同时提取到低阶组合特征与高阶组合特征，所以越来越被广泛使用。 在DeepFM中 FM算法负责对一阶特征以及由一阶特征两两组合而成的二阶特征进行特征的提取 DNN算法负责对由输入的一阶特征进行全连接等操作形成的高阶特征进行特征的提取 具有以下特点： 结合了广度和深度模型的优点，联合训练FM模型和DNN模型，同时学习低阶特征组合和高阶特征组合。 端到端模型，无需特征工程。 DeepFM 共享相同的
卷积神经网络系列之卷积/池化后特征图大小怎么计算？？
橙子Blue不加冰
12-16 1万+
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
卷积-池化-激活
qq_45898993的博客
05-21 1217
文章目录01 实现卷积-池化-激活1.1 python实现1.2 Torch 实现1.3 实验结果02 图像可视化2.1 原图像2.2 卷积核2.3 特征图2.4 卷积+relu后的特征图2.5 实验源码03 总结Reference 01 实现卷积-池化-激活 CNN 会比较图片里的各个局部信息。在相似的位置上进行特征特征比对，会更好地分辨两张图片是否相同。 卷积 CNN提取局部信息的方式是通过卷积来实现的。具体的操作流程为 对于位置做乘法，得到 9 个值 9 个值进行相加 得到的值在除以 9 e
1x1卷积和池化操作
qq_40630902的博客
08-07 2270
1x1卷积和池化操作 1. 本质 1x1卷积和池化操作的本质是压缩feature mapping（输入层） 1x1卷积通过改变feature mapping（输入层）的通道数量，具体操作是减少通道数量实现压缩 池化操作通过改变feature mapping（输入层）的尺寸（宽和高） 2. 1x1卷积操作 假设这是一个28×28×192的输入层，如果通道数量很大，该如何把它压缩为28×28×32维度的层呢？你可以用32个大小为1×1的过滤器，严格来讲每个过滤器大小都是1×1×192维，因为过滤器中通道数量
CNN中卷积和池化计算公式
08-27 1万+
卷积计算公式 1、卷积层输入特征图(input feature map)的尺寸为：H(input)×W(input)×C(input) H(input)表示输入特征图的高 W(input)表示输入特征图的宽 C(input)表示输入特征图的通道数（如果是第一个卷积层则是输入图像的通道数，如果是中间的卷积层则是上一层的输出通道数 2、卷积层的参数有如下几个 输出通道数为K 正方形卷积核的边长为F ...
卷积、池化、上采样、融合、反卷积、转置卷积、图层大小与参数的计算
qq_41815009的博客
09-03 1358
卷积、池化、上采样、融合、反卷积、转置卷积、图层大小与参数的计算。 1、如下代码，包含卷积、池化、上采样、融合、反卷积、转置卷积。 import keras import numpy as np from keras.layers import Conv2D,Dense,Flatten,BatchNormalization,Activation,Input,UpSampling2D from ke...
DeepFM模型
Yasin的博客
09-11 5302
DeepFM： 在DeepFM提出之前，已有LR，FM，FFM，FNN，PNN（以及三种变体：IPNN,OPNN,PNN*）,Wide&Deep模型，这些模型在CTR或者是推荐系统中被广泛使用。但是，这些模型普遍都存在两个问题： 偏向于提取低阶或者高阶的组合特征，不能同时提取这两种类型的特征。 需要专业的领域知识人工做特征工程。 DeepFM在Wide&Deep的基础上进行改...
【Pytorch深度学习50篇】·······第五篇：【YOLO】【2】-----数据标签的准备【2】
guligedong的博客
11-23 1386
看过上一篇的同学们应该都知道，今天我们要进入make_labels这个关键的函数了 值得一提的是，今天上午来上班的时候，发现自己的电脑歇菜了，这外星人也不经用啊，我担心的是我的里面的代码和数据集怎么办，可急死我了。我怀疑是昨天卸载了360，这个流氓软件肯定动我系统文件了。强行360背锅。 没办法，捣鼓一上午也打不开，然后选择制作一个u盘启动盘，然后把关键的一些数据拷贝到U盘里，然后选择恢复出厂设置，不过，这个恢复出厂设置是真的⑨啊 144H remaining·················
卷积神经网络经过卷积/池化之后的图像尺寸及参数个数以及FLOPs
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10-25 7115
设输入图像尺寸为WW3，卷积核尺寸为F，步幅为S，Padding使用P,共有M个卷积核，则经过该卷积层后输出的图像尺寸为： (W-F+2P)/S + 1    *  &
深度学习中的反卷积网络理解
fu6543210的博客
05-22 4629
前段时间学习了ＦＣＮ，里面有提到反卷积，上采样，不是很理解。但是ＦＣＮ通常用在分割，目标检测等应用很广。最近又接触了一下ＤＣＧＡＮ里面的生成器就是反卷积网络，和ＦＣＮ是同一类的，所以想学习一下。deconvolution networks大致可以分为以下几个方面：（1）unsupervised learning，其实就是covolutional sparse coding[1][2]：这里的dec...
图像卷积和池化操作后的特征图大小计算方法
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ZJE
12-20 3万+
一，卷积操作 若图像为正方形：设输入图像尺寸为WxW，卷积核尺寸为FxF，步幅为S，Padding使用P,经过该卷积层后输出的图像尺寸为NxN： 若图像为矩形：设输入图像尺寸为WxH，卷积核的尺寸为FxF，步幅为S，图像深度(通道数)为C，Padding使用P，则： 卷积后输出图像大小： ， ， ...
神经网络中关于卷积池化的计算（不为整数时，卷积向下取整，池化向上取整）
qinglv1的博客
07-30 1万+
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，stride 1）之后，输出特征图大小为：97 #输出=（input_w+2*p-k）/stride +1 这个公式：N=...
图像特征检测(Image Feature Detection)
weixin_33736832的博客
03-03 642
作者：王先荣前言    图像特征提取是计算机视觉和图像处理中的一个概念。它指的是使用计算机提取图像信息，决定每个图像的点是否属于一个图像特征。本文主要探讨如何提取图像中的“角点”这一特征，及其相关的内容。而诸如直方图、边缘、区域等内容在前文中有所提及，请查看相关文章。OpenCv（EmguCv）中实现了多种角点特征的提取方法，包括：Harris角点、ShiTomasi角点、亚像素级角点、SURF角...
深度学习原理与框架- tf.nn.conv2d_transpose(反卷积操作) tf.nn.conv2d_transpose(进行反卷积操作) 对于stride的理解存在问题？...
weixin_34344403的博客
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反卷积操作： 首先对需要进行维度扩张的feature_map 进行补零操作，然后使用3*3的卷积核，进行卷积操作，使得其维度进行扩张，图中可以看出，2*2的feature经过卷积变成了4*4. 3*3的卷积经过扩张以后形成了5*5 feature_map为偶数 ...
卷积和池化的尺寸计算
最新发布
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卷积和池化是深度学习中常用的两种操作，用于处理图像和信号数据。它们的尺寸计算涉及到输入特征图（input feature maps）、滤波器（kernel）以及步长（stride）等因素。 1. **卷积（Convolution）**： - 输入尺寸：假设输入特征图的宽度和高度为\( W \times H \)，通道数（如RGB图像的3个通道）为\( C \)。 - 滤波器尺寸：滤波器通常具有固定的大小，比如 \( F \times F \)，其中\( F \)是滤波器的宽度和高度。 - 步长（Stride）：定义了滤波器在移动过程中跳过的像素数，一般为\( S \)。 - 输出尺寸（Output Size）：使用以下公式计算：\( \text{Output Width} = \frac{W - F + 2S}{S} \) 和 \( \text{Output Height} = \frac{H - F + 2S}{S} \)。如果结果不是整数，可能需要取整或者使用零填充（Zero Padding）来保持输出尺寸。 2. **池化（Pooling）**： - 常用的池化方法有最大池化（Max Pooling）和平均池化（Average Pooling）。 - 输入尺寸：与卷积类似，假设为\( W \times H \times C \)。 - 池化窗口尺寸（Pooling Kernel Size）：通常和滤波器一样，例如\( P \times P \)。 - 步长（Stride）：同样地，池化也使用步长\( S \)。 - 输出尺寸：由于池化通常是不改变尺寸的操作（除了一些特殊情况），所以输出尺寸通常与输入尺寸相同，即\( W \times H \times C \)。
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