caffe 卷积与反卷积后维度计算方式

最新推荐文章于 2023-06-02 14:57:06 发布
原创 最新推荐文章于 2023-06-02 14:57:06 发布 · 2.7k 阅读 · 4 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

本文详细解析了卷积神经网络中卷积(convolution)与反卷积(deconvolution)的输出尺寸计算公式。针对卷积，输出尺寸可通过(input+2*p-k)/s+1计算得出；而对于反卷积，则采用(output-1)*s+k-2*p的公式进行计算。其中input代表输入维度，s代表步长(stride)，k代表核大小(kernel_size)，p代表填充(pad)。
部署运行你感兴趣的模型镜像

对于convolution:

output = (input + 2 * p - k) / s + 1;

对于deconvolution:

output = (input - 1) * s + k - 2 * p;

其中，input为输入维度，s为stride；k为kernel_size；p表示pad，默认为0.

您可能感兴趣的与本文相关的镜像

ComfyUI

ComfyUI

AI应用
ComfyUI

ComfyUI是一款易于上手的工作流设计工具，具有以下特点：基于工作流节点设计，可视化工作流搭建，快速切换工作流，对显存占用小，速度快，支持多种插件，如ADetailer、Controlnet和AnimateDIFF等

【神经网络与深度学习】卷积与反卷积
ZhangPY的专栏
12-13 2300
1. 卷积与反卷积 如上图演示了卷积核反卷积的过程，定义输入矩阵为 I（4×4），卷积核为 K（3×3），输出矩阵为 O（2×2）： 卷积的过程为：Conv(I,W)=O反卷积的过称为：Deconv(W,O)=I（需要对此时的 O 的边缘进行延拓 padding） 2. 步长与重叠 卷积核移动的步长（stride）小于卷积核的边长（一般为正方行）时，变会出现卷积核与原始输入
【深度学习基础】深度学习中的各种卷积操作计算指南
Cai Yichao的博客
09-05 2463
这篇博客翻译了一篇我觉得非常好的关于卷积的CNN入门指南，看完之后相信大家对卷积神经网络会有初步的认识和兴趣。
反卷积与卷积
Black eyes的博客
07-19 461
反卷积与卷积：https://buptldy.github.io/2016/10/29/2016-10-29-deconv/ caffe 卷积与反卷积后维度计算方式： 对于convolution过程: output = (input + 2 * p - k) / s + 1; 对于deconvolution过程: output = (input - 1) * s + k - 2 * p;...
反卷积 逆卷积 转置卷积(Transposed Convolution；Fractionally Strided Convolution；Deconvolution) 输出维度shape计算
心之所向
02-27 1万+
正常卷积运算： 如上图：4x4的输入，卷积Kernel为3x3, ,输出为2x2。其计算可以理解为： 输入矩阵展开为4*4=16维向量，记作x 输出矩阵展开为2*2=4维向量，记作y 卷积核C为如下矩阵： 卷积运算可表示为y = Cx（可以对照动图理解），而卷积的反向传播可以如下，相当于乘以C^T 反卷积运算： 如上图：2x2的输入，卷积Kernel为3x3, ,输出为4x4。如果
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 4101
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
反卷积公式的理解
hn_lgc的专栏
09-13 2333
卷积基础已知。 定义 i 输入尺寸 o 输出尺寸 p 填充padding s 步长，这里面似乎应该解释为放大倍数 k 卷积核大小 卷积操作尺寸计算公式为 o = (i +2p -k)/s +1 反卷积的计算公式 (1)如果 (i + 2p - k)%s= 0, 则关系为i= s(o-1)-2p+k， (2)如果(i + 2p -k)%s!=0, 则关系为i=s(o-1)-2p+k+ (o+2p-k)%s 看了网上不少内容，介绍了很多反卷积的东西，但是没有解释这个公式的 简单的理解 算一下就知道，实际上式如其
卷积、可分离卷积、转置卷积（反卷积）
qq_44936246的博客
10-24 1672
卷积 卷积层的结构参数 卷积核大小（Kernel Size）：定义卷积操作的感受野。 步幅（Stride）： 定义卷积核遍历图像时的步幅大小。其默认值通常设置为1。设置大于1的值后对图像进行下采样，这种方式类似池化操作。 边界扩充（Padding）： 定义了网络层处理样本边界的方式。当卷积核大于1且不进行边界扩充，输出尺寸将相应缩小；当卷积核以标准方式进行边界扩充，则输出数据的空间尺寸将与输入相等。 输入与输出通道（Channels）： 构建卷积层时需定义输入通道I ，并由此确定输出通道O 。这样，可算出每
Caffe反卷积源码分析与Ubuntu14.04编译经验
根据给出的描述，博文地址链接了具体的实现和使用细节，而压缩包文件名“caffe-deconvnet-master”暗示这是一个与Caffe框架相关的反卷积操作的工程或者是源码仓库。通常，这样的仓库会包括Caffe框架的本地修改版本...
3D-Caffe库深度学习：3D图像卷积与反卷积操作的实现
资源摘要信息:"图像卷积操作matlab代码-3D-Caffe:用于3D分类或分割问题的3DCaffe库" 知识点： 1. 3D卷积操作：这是深度学习中的一种操作，主要用于图像识别和处理。3D卷积操作是指在三维数据上进行卷积运算，通常...
基于卷积反卷积神经网络的边界检测实现
综上所述，该资源不仅是一个边界检测的代码实现，更是连接传统图像处理思维与现代深度学习范式的重要桥梁，涵盖卷积/反卷积原理、编码器-解码器架构设计、Theano编程实践、GPU加速训练、噪声抑制挑战及跨框架可移植...
cnn池化层输入通道数_《动手学习深度学习》之三：1.卷积神经网络（CNN）基础（打卡2.4）...
weixin_39761822的博客
12-20 454
卷积神经网络(CNN)1.卷积神经网络基础1.1.基础概念1.1.1.卷积层1.1.2.填充、步幅、输入通道、输出通道的含义1.1.3.池化层1.1.4.二维互相关运算二维互相关(cross-correlation)运算的输入是一个二维输入数组和一个二维核(kernel)数组，输出也是一个二维数组，其中核数组通常称为卷积核或过滤器(filter)。 import torchimport tor...
深度学习：一文解决卷积，池化，反卷积的维度问题（包含一些工程思考）
Felaim的博客
07-18 1439
一文解决卷积，池化，反卷积的维度问题 1. 背景 其实这个之前LZ对这个关注度不是很高，像tensorflow，选择‘valid’和‘same’也就可以了，但是对于caffe不可以。并且在海思芯片使用的caffe1.0，据前端同事说很多骚操作在前端都是不支持的，哭泣中，即使在重训的时候可以重新写C，来添加层，在NNIE推断结果还是不行。。。 按理说华为内部应该是有一波大神来构建对应的代码来支持比较新的网络层的，这应该也算是一种技术壁垒吧，纯属猜测。 还有量化误差的问题，这个真的也是无力吐槽，据说9月份就会出
ConvTranspose2d（逆卷积）的原理和计算
AI浩
02-09 1万+
原理 解释什么是逆卷积，先得明白什么是卷积。 先说卷积：对于一个图片A，设定它的高度和宽度分别为Height，Width，通道数为Channels。 然后我们用卷积核（kernel * kernel）去做卷积，（这里设定卷积核为正方形，实际长方形也可以类推，相信我，不会很难），步长为stride(同样的，不区分高宽方向)，做padding。卷积后得到B。 重复上面的话就是利用一个卷积操作将A变成B。 那么，在这个前提下，逆卷积就是将B变成A。 那么怎么规定卷积核这些参数呢，这些又是什么意思？ 对于
卷积神经网络中的卷积反卷积及池化计算公式、特征图通道数（维度）变化、卷积核大小与深度等概念解释
qq_42103167的博客
03-23 1万+
1.计算公式 设： 图像宽为W，高为H，通道数为C； 卷积核尺寸为K，通道数为D，个数为N； 卷积运算步长为S，0填充大小为P； 输入和输出量分别以1和2表示。 卷积： W2 = (W1 - K + 2×P) / S + 1 H2 = (H1 - K + 2×P) / S + 1 C2 = N 反卷积： W2 = (W1-1) × S + K - 2×P H2 = (H2-1) × S + K -...
恢复特征图分辨率的方式对比：反卷积，上池化，上采样
学习 & 分享 ~
12-03 7379
利用 CNN 做有关图像的任务时，肯定会遇到 需要从低分辨率图像恢复到到高分辨率图像 的问题。解决方法目前无非就是 1）插值，2）反卷积一般 上采样 (upsamping) 就使用了插值法，包括 “最近邻插值”，“双线性插值”，“双三次插值”。这些方向好比时手工的特征工程，网络是不会对此有任何学习行为的。如果想要让网络学习如何才能最优地进行上采样，就可以使用 转置卷积，转置卷积没有预先定义好的插值方法，而是具有可学习的参数。卷积（Convolution）的主要目的就是对事物进行特征提取，然后根据特征对其进行
caffe 反卷积
毛财胜的专栏
10-16 1万+
本想着简单记录下过程，没想到大家这么喜欢这篇博文，万分荣幸。可能我记录的不够详细，有人实际操作中出现了一些问题。在此给出工程代码（由于自己下东西积分时常不够，所以给资源加了积分。如果没积分想下载可以私信我邮箱）。介绍论文《Visualizing and Understanding Convolutional Networks》通过对卷积网络的逆向操作，将指定卷积层的激活值反向投影到输入像素空间，从而
卷积神经网络CNN（1）——图像卷积与反卷积（后卷积，转置卷积）
热门推荐
Fate_fjh的博客
10-21 6万+
1.前言    传统的CNN网络只能给出图像的LABLE，但是在很多情况下需要对识别的物体进行分割实现end to end，然后FCN出现了，给物体分割提供了一个非常重要的解决思路，其核心就是卷积与反卷积，所以这里就详细解释卷积与反卷积。     对于1维的卷积，公式（离散）与计算过程（连续）如下，要记住的是其中一个函数（原函数或者卷积函数）在卷积前要翻转180度 图1     对...
caffe deconvolution使用，反卷积层的使用
qq_20481015的博客
05-24 5879
caffe是目前的使用较多的深度学习框架之一。 目前在计算机视觉的相关任务中，反卷积被广泛用于各种场合，本部分主要介绍反卷积的原理以及在caffe中的使用 一，基本原理 可参考https://blog.youkuaiyun.com/q295684174/article/details/79064580 二、caffe中的使用 在g当前的caffe版本中，已经包含了DeconvolutionLayer...
caffe图像可视化（二）——反卷积可视化
wang2008start的专栏
09-22 2169
caffe在进行图像训练时，对特征或中间结果进行可视化，可以帮助更好的对训练过程和图像的理解。 caffe中的可视化，另一种是把网络中间的某层，做卷积的相反动作，用于把某层还原成原来的图像。卷积和反卷积时，使用的参数是共享的，都是卷积时学习到的参数。如下：#加载网络和逆向网络 net = caffe.Net('deploy.prototxt', 'model.caf
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值