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  • 空洞卷积计算公式
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    2019-08-14 10:41:01

    定义:w-图片宽度 h-图片高度 s-卷积步长 p-补零的个数 f-卷积核的大小 d-空洞卷积参数
    普通卷积之后特征图计算公式:
    w(out) = ( w(in) - f + 2p )/s + 1
    h(out) = ( h(in) - f + 2
    p )/s + 1
    进行空洞卷积后的计算公式:
    w(out) = (w(in) + 2p -1 -(f - 1)*d)/s + 1
    h(out) = (h(in) + 2p -1 -(f - 1)d)/s + 1
    进行池化后的特征图计算公式:
    w(out)= (w(in)-f+2
    p)/s + 1

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    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]+1
    所以当stride为1时,当卷积核的大小比padding的两倍大1时,可以不改变特征图的尺寸,只改变通道数。

    池化
    对于池化:
    H=(H-K)/S+1
    W=(W-K)/S+1

    总结:池化输出大小=[(输入大小-卷积核大小)/步长]+1

    反卷积
    反卷积输出大小
    (input_size-1)×stride+kernel_size-2padding+outputpadding

    空洞卷积
    空洞卷积的等效卷积核大小:
    ke = k + (k − 1)(r − 1)
    k为原始卷积核大小,r为diarate参数。
    输出计算同卷积运算。

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  • 空洞卷积计算过程

    2021-06-06 11:22:16
    Dilated convolutions 在卷积的时候,会在卷积核元素之间塞入空格,塞入的空格与hyper-parameter: dilation有关(记为d),则塞入的空格为d-1。

    Dilated convolutions 在卷积的时候,会在卷积核元素之间塞入空格,塞入的空格与hyper-parameter: dilation有关(记为d),则塞入的空格为d-1。

    1、感受野计算。假定原来的卷积核大小为 k,那么塞入了 (d - 1) 个空格后的卷积核的感受野大小为:

     2、特征图大小计算。假定输入空洞卷积的大小为 i,步长 为 s ,空洞卷积后特征图大小 o 的计算公式为:

     p为padding, s为stride,k为卷积核大小, d为dilation

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  • 1.首先是输出特征图的尺寸计算方法:(采用向下取整的方法) SOUT=⌊SIN+2pading−Skernalstep⌋+1(1) S_{OUT}=\lfloor\frac{S_{IN}+2...2,空洞卷积与普通卷积核大小的等效公式: 空洞数n的含义为,原始图片上每n行或n

    1.首先是输出特征图的尺寸计算方法:(采用向下取整的方法)
    S O U T = ⌊ S I N + 2 p a d i n g − S k e r n a l s t e p ⌋ + 1 ( 1 ) S_{OUT}=\lfloor\frac{S_{IN}+2pading-S_{kernal}}{step}\rfloor+1\qquad(1) SOUT=stepSIN+2padingSkernal+1(1)
    即特征图输出尺寸,与特征图输入尺寸,步长,padding及卷积核大小有关。

    2,空洞卷积与普通卷积核大小的等效公式:
    空洞数n的含义为,原始图片上每n行或n列选取一列参与实际卷积。
    在计算其输出特征图尺寸时,首先计算空洞卷积核大小与普通卷积核大小的等价关系,再代入上面的公式计算:
    K e = K + ( k − 1 ) × ( d − 1 ) ( 2 ) 其 中 d 为 空 洞 数 , k 为 空 洞 卷 积 的 核 大 小 K_{e}=K+(k-1)\times (d-1)\qquad(2)\\[10pt]其中d为空洞数,\\[10pt]k为空洞卷积的核大小 Ke=K+(k1)×(d1)(2)dk
    3.反卷积:反卷积不能卷积出原图,但是可以卷积出原图的尺寸:
    变形公式(1)得到:
    S I N = ( S O U T − 1 ) × + s t e p + S k e r n a l − 2 p a d i n g ( 3 ) 其 中 S I N 即 视 为 经 反 卷 积 后 的 输 出 图 片 尺 寸 S_{IN}=(S_{OUT}-1)\times +step+S_{kernal}-2pading\qquad(3)\\[10pt]其中S_{IN}即视为经反卷积后的输出图片尺寸 SIN=(SOUT1)×+step+Skernal2pading(3)SIN
    3.感受野大小的计算公式:只能通过公式进行迭代计算
    V i = V i − 1 + S k e r n a l − i × ∏ i = 1 i − 1 s t e p i − 1 ( 4 ) i > 1 其 中 S k e r n a l − i 为 第 i 层 卷 积 核 大 小 , V i 为 第 i 层 感 受 野 大 小 , s t e p i − 1 为 第 i − 1 层 核 大 小 V_i=V_{i-1}+S_{kernal-i}\times \prod_{i=1}^{i-1}step_{i-1}\qquad(4)\\i>1\\[10pt]其中S_{kernal-i}为第i层卷积核大小,\\[10pt]V_i为第i层感受野大小,\\[10pt]step_{i-1}为第i-1层核大小 Vi=Vi1+Skernali×i=1i1stepi1(4)i>1SkernaliiViistepi1i1
    设有一个3层网络,每层步长为1,核都是33,求第三层感受野:
    第一层感受野默认为1
    第二层感受野为1+3
    1=4
    第三层感受野为4+311=7

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空空如也

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空洞卷积计算公式