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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 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...

    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。
    在这里插入图片描述

    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
  • 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...

    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。
    在这里插入图片描述

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  • 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。

    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

    在这里插入图片描述
    如果你很懒的话,可以用这个计算。

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  • 卷积池化计算详解 卷积 核数等于维度 卷积 加padding 33卷积核图像尺寸不变 不加 padding 3 * 3卷积核 图像*5 * 5 -> 3 * 3 stride(步长)为2下下采样(类似图像金字塔下采样(down sample)) 池化 最大池化及均值...
  • 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...
  • CNN学习--卷积池化后的size计算

    千次阅读 2019-04-16 15:10:13
    假设输入图片大小是100×100,经过一层卷积(kernel size 5×5,padding 2,...其实,不管是卷积还是池化计算公式都是一样的,如下: N = (W − F + 2P ) / S + 1 其中,输入数据维度为W*W Filter大小为 F×...
  • 今天小编就为大家分享一篇pytorch中的卷积池化计算方式详解,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
  • 记下怕忘了: output_shape = (image_shape-filter_shape+2*padding)/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 3×3,padding 1,stride 1)之后,输出特征图...
  • 卷积神经网络 卷积 池化 上下采样

    千次阅读 2018-06-05 21:47:32
    (参考链接https://www.zhihu.com/question/39022858)如何理解卷积神经网络(CNN)中的卷积池化?(参考链接https://www.zhihu.com/question/49376084)可以看看这篇文章《An Intuitive Explanation of ...
  • 卷积神经网络图像尺寸计算器 (CNN_ImageSize_Calculator) 最近在研究图片超分辨率的问题,发现大量计算图像尺寸的问题。上网查找后发现网上大部分的神经网络可视化软件,像 TensorboardX,Netron 等均是侧重于可视化...
  • 卷积神经网络(CNN)由输入层,卷积层,激活函数,池化层,全连接层组成。 Input - Conv - Relu - Pool - Fc 卷积层:用于特征的提取 输入图像是32 * 32 * 3(R,G,B),用一个5 * 5 * 3 的filter【注意,两个3...
  • 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...
  • 如何查看卷积池化后的每层的输出 通过随便搭建一个卷积神经网络,确定输入的形状,使用顺序结构搭建。 而后在最后面输入model.summary()就会把模型的结构打印出来,同时会显示每一层的输出。 from tensorflow import...
  • 对于刚接触神经网络的人,理解了网络层级之后就是要自己搭建网络,设置参数,这个时候就需要计算参数,特征图尺寸,输出维度等,这个其实看一遍流程,动手测试一下就懂了,所以我也在这里记录一下。 不同的框架,...
  • 卷积 池化和全链接层解读

    千次阅读 2018-05-13 21:03:33
    卷积神经网络(CNN)由输入层、卷积层、激活函数、池化层、全连接层组成,即INPUT-CONV-RELU-POOL-FC(1)卷积层:用它来进行特征提取,如下:输入图像是32*32*3,3是它的深度(即R、G、B),卷积层是一个5*5*3的...
  • 卷积: 当从一个大尺寸图像中随机选取一小块,比如说 8x8 作为样本,并且从这个小块样本中学习到了一些特征,这时我们可以把从这个 8x8 样本中学习到的特征作为探测器,应用到这个图像的任意地方中去。特别是,我们...
  • pytorch中的卷积池化计算方式

    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...
  • 本文记录了使用 PyTorch 如何定义各种卷积池化、线性、激活函数层。
  • Inception V1架构详情和卷积池化概念

    千次阅读 2019-08-14 09:21:34
    Inception 架构详情:inception V1 具有22层。包括池化层的话是 27 层,该模型在最后一个 inception 模块处使用全局平均池化,线性输出。
  • 卷积池化操作输出的尺寸大小

    千次阅读 2019-07-23 19:18:19
    #第一组实验采用步长为1,填充采用SAME,然后采用三种不同大小的卷积核来进行实验,讨论卷积核对卷积后图像大小的影响。第一组实验为其他实验的对照组 conv1 = tf.nn.conv2d(x, weights1, strides=[1, 1, 1, 1], ...
  • 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)/...
  • 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)
  • 卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)出现之前,神经网络中相邻的所有神经元之间都有连接,这称为全连接(fully-connected),如图1所示 图1 全连接(fully-connected) 这种全连接方式会带来一...
  • feature_map1(1,1)表示在通过第一个卷积计算完后得到的feature_map的第一行第一列的值,随着卷积核的窗口不断的滑动,我们可以计算出一个3*3的feature_map1;同理可以计算通过第二个卷积核进行卷积运算后的feature_...
  • 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) ...
  • @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...
  • 与卷积层的作用、计算方法类似,也有池化filter、步长、填充方式等参数,所不同的是,池化计算比较简单,常取filter覆盖部分的最大值、或者均值,分别称之为最大池化、平均池化,最大池化的示意图如下所示: 最大...

空空如也

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卷积池化计算