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  • 今天小编就为大家分享一篇pytorch中的卷积和池化计算方式详解,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
  • 卷积计算和池化计算公式 卷积   卷积计算中,()表示向下取整。   输入:n* c0* w0* h0   输出:n* c1* w1* h1   其中,c1就是参数中的num_output,生成的特征图个数。    w1=(w0+2pad-kernel_size)/...

    卷积计算和池化计算公式

    卷积

      卷积计算中,()表示向下取整。
      输入:n* c0* w0* h0
      输出:n* c1* w1* h1
      其中,c1就是参数中的num_output,生成的特征图个数。
       w1=(w0+2pad-kernel_size)/stride+1;
       h1=(h0+2
    pad-kernel_size)/stride+1;
      如果设置stride为1,前后两次卷积部分存在重叠。如果设置pad=(kernel_size-1)/2,则运算后,宽度和高度不变。

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  • 卷积池化计算

    千次阅读 2019-06-13 09:41:03
    卷积后图片输出大小 ...总结:池化输出大小=[(输入大小-卷积核(过滤器)大小)/步长]+1 池化中[]代表向上取整。 原文: https://blog.csdn.net/zhongjunlang/article/details/79566422 ...

    卷积后图片输出大小

    W:图像宽,H:图像高,D:图像深度(通道数)
    F:卷积核宽高,N:卷积核(过滤器)个数
    S:步长,P:用零填充个数
    卷积后输出图像大小:

                                    Width=(W-F+2P)/S+1
    
                                    Height=(H-F+2P)/S+1
    

    卷积后输出图像深度: D=N
    输出图像大小: (width,height,N)
    weight个数: FFD*N
    bias个数: N

    总结:卷积输出大小=[(输入大小-卷积核(过滤器)大小+2*P)/步长]+1
    卷积中[]代表向下取整,

    通用的卷积时padding 的选择
    如卷积核宽高为3时 padding 选择1
    如卷积核宽高为5时 padding 选择2
    如卷积核宽高为7时 padding 选择3

    池化后图片输出大小及个数

    W:图像宽,H:图像高,D:图像深度(通道数)
    F:卷积核宽高,S:步长
    池化后输出图像大小:

                                   W=(W-F)/S+1
    
                                   H=(H-F)/S+1
    

    池化后输出图像深度: D=N
    总结:池化输出大小=[(输入大小-卷积核(过滤器)大小)/步长]+1
    池化中[]代表向上取整。
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    原文:
    https://blog.csdn.net/zhongjunlang/article/details/79566422

    https://blog.csdn.net/ddy_sweety/article/details/79798117

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  • 卷积池化计算公式

    千次阅读 2019-05-23 05:27:04
  • 卷积后图片输出大小 W:图像宽,H:图像高,D:图像深度(通道数) F:卷积核宽高,N:卷积核...F)/S+1 池化后输出图像深度: D=N 总结:池化输出大小=[(输入大小-卷积核(过滤器)大小)/步长]+1 池化中[]代表向上取整。

    卷积后图片输出大小
    W:图像宽,H:图像高,D:图像深度(通道数)
    F:卷积核宽高,N:卷积核(过滤器)个数
    S:步长,P:用零填充个数
    卷积后输出图像大小:

                                    Width=(W-F+2P)/S+1
                                    Height=(H-F+2P)/S+1
    
    

    卷积后输出图像深度: D=N
    输出图像大小: (width,height,N)
    weight个数: FFD*N
    bias个数: N

    总结:卷积输出大小=[(输入大小-卷积核(过滤器)大小+2*P)/步长]+1
    卷积中[]代表向下取整,

    通用的卷积时padding 的选择
    如卷积核宽高为3时 padding 选择1
    如卷积核宽高为5时 padding 选择2
    如卷积核宽高为7时 padding 选择3

    池化后图片输出大小及个数
    W:图像宽,H:图像高,D:图像深度(通道数)
    F:卷积核宽高,S:步长
    池化后输出图像大小:

                                   W=(W-F)/S+1
                                   H=(H-F)/S+1
    
    

    池化后输出图像深度: D=N
    总结:池化输出大小=[(输入大小-卷积核(过滤器)大小)/步长]+1
    池化中[]代表向上取整。
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  • 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...
  • pytorch中的卷积和池化计算方式

    千次阅读 2018-10-20 16:36:44
    TensorFlow里面的padding只有两个选项也就是valid和same pytorch里面的padding么有这两个选项,它是数字0,1,2,3等等,默认是0 ...nn里面的卷积操作或者是池化操作的H和W部分都是一样的计算公式:H和...
  • 文章目录1 卷积2 填充3 池化4 注意 1 卷积 卷积层由一组滤波器组成,滤波器可以视为二维数字矩阵。这是一个示例3x3滤波器: 在图像的某个位置上覆盖滤波器;将滤波器中的值与图像中的对应像素的值相乘;把上面的...
  • ![这里写图片描述(https://img-blog.csdn.net/20180903225139581?watermark/2/text/aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2trZWk4OTgxOQ==/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70)
  • @本文来源于公众号:csdn2299,喜欢可以关注公众号 ...所以输出的h和w的计算方式也是稍微有一点点不同的:tf中的输出大小是和原来的大小成倍数关系,不能任意的输出大小;而nn输出大小可以通过padding进行改变 nn...
  • 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) ...
  • 卷积计算 当padding=‘SAME’ ,k表示卷积核尺寸k*k,stride表示卷积核步长,in表示...池化计算和卷积计算类似,k表示池化核尺寸,stride为池化步长,向下取整 若含有膨胀因子,则池化计算公式和卷积计算公式相等 ...
  • 理解CNN卷积层与池化计算

    万次阅读 多人点赞 2018-04-27 09:08:25
    深度学习中CNN网络是核心,对CNN网络来说卷积层与池化层的计算至关重要,不同的步长、填充方式、卷积核大小、池化层策略等都会对最终输出模型与参数、计算复杂度产生重要影响,本文将从卷积层与池化计算这些相关...
  • 池化计算

    万次阅读 2017-07-11 14:29:37
    ...当最大池化层在输入层滑动时,输出是这个 2x2 方块的最大值。
  • 很多刚入门的身边的小伙伴不会计算卷积和池化,于是为了方便大家计算顺便根据卷积池化计算公式设计了一个在线计算器 卷积池化计算器地址 如果你很懒的话,可以用这个计算。
  • 计算资源池化

    千次阅读 2016-07-29 09:14:37
    计算资源池化
  • 神经网络中关于卷积池化计算

    千次阅读 2018-03-15 13:14:56
    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,...97解析:一层卷积 :注意:这里卷积是向下取整的池化:二层卷积:计算尺寸不被整除只在G...
  • 李宏毅讲解CNN 卷积层操作图解 池化层操作图解 一次卷积+池化层操作后结果 压平层操作图解 处理实例讲解1 处理实例讲解2 简单实例展示 ...
  • 2、池化后输出尺寸大小 3、感受野的计算 鉴于网上资源比较混乱,而且笔试考的多,故作此总结。希望能帮到大家。 1、卷积后输出尺寸的大小 输入:L*L*D 卷积核: 大小size=F*F*d,滑动步长stride=S,0填充 0 ...
  • 池化层的前向计算

    2019-10-08 15:37:15
    一、池化层的前向计算 常用的池化函数有最大池化,平均池化,其前向计算十分简单,最大池化就是求最大值,平均池化就是求平均值.其效果如下:1. 最大池化:tf.nn.max_pool #取值方法为取每一个卷积层的最大值 2.平均...
  • 在TensorFlow中的cnn卷积和池化计算及参数详解 TensorFlow中的卷积一般是通过tf.nn.conv2d()函数实现的具体可以查看官网:https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/nn/conv2d TensorFlow中的池化...
  • 卷积: N = (W − F + 2P )/S+1 N : output_shape 为 N x N W : input_shape 为 W×W F : Filter 大小 F×F P : Padding 大小 S : 步长 stride 池化: N = (W-F)/S+1 N : output_shape 为 N x N W : input_...
  • 原文链接 通常情况下 padding[0] = padding[1] dilation[0] = dilation[1] = 1 kernel_size[0] = kernel_size[1] Hin = Win Hout = Wout 简化为 ...Hout = Wout = (Hin + 2*padding - 1)/stride + 1(向下取整) ...
  • 池化

    万次阅读 多人点赞 2019-07-31 15:28:07
    池化 在通过卷积层获得特征(feature map) 之后 ,下一步要做的就是利用这些特征进行整合、分类。理论上来讲,所有经过卷积提取得到的特征都可以作为分类器的输入(比如 softmax 分类器) ,但这样做会面临着巨大的计算...

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池化计算