caffe 卷积与反卷积后维度计算方式

最新推荐文章于 2025-04-15 15:39:37 发布
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分类专栏： 深度学习
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/where_is_my_keyboard/article/details/80328093
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)。

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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.

【神经网络与深度学习】卷积与反卷积
ZhangPY的专栏
12-13 2255
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
卷积神经网络（如caffe）个参数的定义和FLOP计算量的计算
本无风何以掇
07-24 7876
刚开始看神经网，结合很多文章，做了一些总结，写下来也方便后面查看。有不足的地方，希望多多批评指正。 1.卷积的数学推导 先从卷积的数学推导说起，卷积的数学表达就是，即是两个变量在某范围内相乘后求和的结果。如果卷积的变量是序列x(n)和h(n)，则卷积的结果又可以变成离散的方式： 从公式上看，描述了f（x）和一个经过反折和偏移的g（x）的乘子项的累加过程。基于这一点的数学意义，这两个函数zai...
卷积、可分离卷积、转置卷积（反卷积）
qq_44936246的博客
10-24 1603
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
反卷积与卷积
Black eyes的博客
07-19 441
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;...
卷积层数据维度计算
最新发布
weixin_61837758的博客
04-15 147
那么一张图片（1,28,28）经过改卷基层后其维度变为（12,22,22），其中12为输出通道数，22为[（28-7）//1]+1,其中取模所用的1为步长。如上可以求得经过第二层卷积后，图片大小为（24,18,18），第三层卷积后大小为（6,16,16）。如图所示，第一个卷积层输入通道、输出通道，卷积核大小分别为1,12,7*7。我们以一个三层卷积为例。
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 3903
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 2260
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
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...
【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 2323
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。
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
12-20 438
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 1329
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 -...
卷积神经网络CNN（1）——图像卷积与反卷积（后卷积，转置卷积）
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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...
【深度学习】卷积计算后输出维度计算方法
杨小浩浩的博客
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卷积运算 深度学习中，利用卷积核对图片提取特征已经十分常用且普遍，本文介绍经过卷积运算后的输出维度计算方法。 卷积输出维度计算 已知： 假设输入的图片尺寸：A x A 卷积核大小：K 步长Stride：S Padding大小：P 求解： 输出的embedding维度B：B = (A + 2*P - K) / S + 1 逐步理解： A + 2*P (size + 2 * padding) ===> 将原图片拓展 A + 2*P - K ===> 根据卷积核大小把最后一个抛掉 (A + 2*
【AI数学】反卷积(deconvolution)
木盏
10-29 2743
前言 卷积操作是图像处理中最常见的计算之一了，我们知道卷积可以除了可以提取图像特征之外，最大的作用之一就是降维(这里的维度是指数据的维度，不是指图像的维度)。比如，我们把卷积的步长设置为(2,2)，那么卷积操作会使得输出特征图尺寸变为输入特征图尺寸的四分之一。 反卷积和卷积相反，可以进行升维操作。目前，分割算法，生成算法等都要用到升维操作，这便导致了反卷积的使用越来越多。 这里最直观的例子就...
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...
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