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  • 卷积池化计算公式

    千次阅读 2019-05-23 05:27:04
  • 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...

    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则是输入图像的通道数,如果是中间的卷积层则是上一层的输出通道数

    2、卷积层的参数有如下几个

            输出通道数为K

            正方形卷积核的边长为F

            步幅(stride)为S

            补零的行数和列数(padding)为P

    3、输出特征图(output feature map)的尺寸为H(input)×W(input)×C(input),其中每一个变量的计算方式如下:

            H(output)=(H(input)−F+2P)/S+1

            W(output)=(Winput−F+2P)/S+1

           C(output)=K

    4、参数量大小的计算,分为weights和biases:

            首先来计算weights的参数量:F×F×C(input)×K

            接着计算biases的参数量:K

            所以总参数量为:F×F×C(input)×K+K

    池化的计算

            

    设置

    H = height, W = width, D = depth

        输入维度是 4x4x5 (HxWxD)
        滤波器大小 2x2 (HxW)
        stride 的高和宽都是 2 (S)

    新的高和宽的公式是:

        new_height = (input_height - filter_height)/S + 1
        new_width = (input_width - filter_width)/S + 1

    注意:池化层的输出深度与输入的深度相同。另外池化操作是分别应用到每一个深度切片层。

    下图给你一个最大池化层如何工作的示例。这里,最大池化滤波器的大小是 2x2。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。

     参考:https://blog.csdn.net/sinat_32547403/article/details/74937527

                  https://blog.csdn.net/gaishi_hero/article/details/81512404

     

     

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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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  • 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)/...
  • 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) ...
  • 记下怕忘了: output_shape = (image_shape-filter_shape+2*padding)/stride + 1
  • 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表示输入尺寸,分式中采用向下取整 当padding=‘valid’ ...若含有膨胀因子,则池化计算公式卷积计算公式相等 ...
  • 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×...
  • 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 ...
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  • 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...
  • 卷积池化、反卷积、空洞卷积的输出大小计算公式 卷积 对于卷积经过某层后的特征图大小计算方式:h2 = (h1-k+2p)/s + 1 w2 = (w1-k+2p)/s + 1 总结:卷积输出大小=[(输入大小-卷积核大小+2*Padding)/步长]...
  • 本专栏用于记录关于深度学习的笔记,不光方便...2 池化 3 归一化 4 泛化 5 正则化 1 激活函数 如果没有非线性激活函数:增加网络层数模型仍然是线性的。 1.1 S 型激活函数 包 括 函数(常被代指 函 数 ) 与 ...
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  • 卷积/池化后图像大小计算公式

    千次阅读 2020-02-21 10:12:33
    卷积前原图像的大小为old_width×old_height×3old\_width \times old\_height \times 3old_width×old_height×3 卷积核的数量为NNN 卷积核的尺寸为F×FF \times FF×F 卷积步长(stride)为SSS 填充(padding)...
  • 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...
  • 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。
  • 对于卷积经过某层后的特征图大小计算方式: h2 = (h1-k+2p)/s + 1 w2 = (w1-k+2p)/s + 1 总结:卷积输出大小=[(输入大小-卷积核大小+2*Padding)/步长]+1 所以当stride为1时,当卷积核的大小比padding的两倍大1...
  • feature_map尺寸计算公式:[ (原图片尺寸 -卷积核尺寸)/ 步长 ] + 1。 同一层的神经元可以共享卷积核,那么对于高维数据的处理将会变得非常简单。并且使用卷积核后图片的尺寸变小,方便后续计算,并且我们不需要...
  • 卷积:(n+2p-f)/s+1 池化:(n-f)/s+1
  • 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...
  • @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...
  • 一个简单的卷积神经网络,可以分为卷积池化层和全连接层,全连接层中的参数可以用神经元连接的权重W来表示,而卷积层的参数往往是用卷积核参数来表示。 2D卷积 对于输入层为 Win×Hin×DinW_{i n} \times H_{i n} \...
  • [CNN] 卷积、反卷积池化、反池化

    万次阅读 多人点赞 2018-11-28 17:03:55
    之前一直太忙,没时间整理,这两天抽出点时间整理一下卷积、反卷积池化、反池化的内容。 一、卷积 1、卷积的简单定义 卷积神经网络中的卷积操作可以看做是输入和卷积核的内积运算。其运算过程非常容易理解,...
  • 输出矩阵大小为x、输入矩阵大小为n、卷积核大小为f、步长为s、padding 填充为p x=(n-f+2p)/s +1 所得x的数值如果为小数,则向下取值 2.池化层: 输出矩阵大小为x1 x=(n-f)/s +1 所得x的数值如果为小数,则向下...
  • 1.1卷积参数量计算 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...
  • 原文链接:卷积神经网络卷积层池化层输出计算公式 1. 卷积层: 输出矩阵大小为x、输入矩阵大小为n、卷积核大小为f、步长为s、padding 填充为p x=(n-f+2p)/s +1 所得x的数值如果为小数,则向下取值 2.池化层: 输出...

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