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  • 定义以下参数 输入(input)图片大小 W×W 卷积核(或者称为滤波器Filter)大小 F×F 步长strides S padding的像素数 P ...图像卷积后的大小计算公式_aron_conli的博客-CSDN博客_卷积计算公式 ...

    定义以下参数

    • 输入(input)图片大小 W×W
    • 卷积核(或者称为滤波器Filter)大小 F×F
    • 步长strides  S
    • padding的像素数 P

    参考:卷积基本计算公式_ON_THE_WAY_FOREVER的博客-CSDN博客_卷积公式

    图像卷积后的大小计算公式_aron_conli的博客-CSDN博客_卷积计算公式

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  • 深度学习图片卷积输出大小计算公式 先定义几个参数 输入图片大小 W×WFilter大小 F×F步长 Spadding的像素数 P 于是我们可以得出 N = (W − F + 2P )/S+1 输出图片大小为 N×N


    深度学习图片卷积输出大小计算公式



    先定义几个参数

    • 输入图片大小 W×W
    • Filter大小 F×F
    • 步长 S
    • padding的像素数 P

    于是我们可以得出

    N = (W − F + 2P )/S+1

    输出图片大小为 N×N
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  • 图像卷积后的大小计算公式

    千次阅读 2019-07-09 11:03:14
    先定义几个参数 输入图片大小 W*W Filter(卷积核)大小F*F 步长 Step padding(填充)的像素数P,P=1就相当于给图像填充后图像大小为W+1 *W+1 输出图片的大小为N * N ...

    先定义几个参数

    • 输入图片大小 W*W
    • Filter(卷积核)大小F*F
    • 步长 Step
    • padding(填充)的像素数P,P=1就相当于给图像填充后图像大小为W+1 *W+1
    • 输出图片的大小为N * N

      N=\left \lfloor \frac{W-F+2P}{Step} \right \rfloor+1    

     

     

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  • 输入图片经过卷积后所得特征图大小计算公式: 先定义几个参数 输入图片大小 W×W Filter大小 F×F 步长 S padding的像素数 P 于是我们可以得出 N = (W − F + 2P )/S+1 输出图片大小为 N×N 如:输入图片的shape为...

    输入图片经过卷积后所得特征图大小的计算公式:

    先定义几个参数

    输入图片大小 W×W
    Filter大小 F×F
    步长 S
    padding的像素数 P
    于是我们可以得出

    N = (W − F + 2P )/S+1

    输出图片大小为 N×N

    如:输入图片的shape为[10,3,227,227],对应输入图片大小为227x227

    输出num_output为96,对应通道数

    Filter大小(kernel_size)为11,对应为11x11

    步长S(stride)为4

    N = (W − F + 2P )/S+1 = (227-11+2x0)/4 + 1 = 55

    则输出的特征图大小shape为[10,96,55,55].

    多说一句:卷积核的个数等于输出特征图的通道数。(这个一般都不会明确说出卷积核的个数)

    反卷积得到的图片大小计算方式:

    反卷积的大小是由卷积核大小与滑动步长决定, in是输入大小, k是卷积核大小, s是滑动步长, out是输出大小
    得到 out = (in - 1) * s + k

    例如 输入:2x2, 卷积核:4x4, 滑动步长:3, 输出:7x7 ,其计算过程就是, (2 - 1) * 3 + 4 = 7

    看到转置卷积中存在指定padding的情况,如何计算特征图的大小。(假设padding为p)

    out = (in - 1)* s - 2 * p + k (与上式不同的是需要减去两倍的padding)

    池化得到的特征图大小计算方式:

    卷积向下取整,池化向上取整。

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    计算公式定义 定义几个参数 输入图片大小 W×W 卷积核大小 F×F 步长 S padding的像素数 P 于是我们可以得出计算公式为: N = (W − F + 2P )/S+1 输出图片大小为 N×N 以resnet50为例,输入为[1,3,224,224],其中1...
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空空如也

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像素大小计算公式