深度學習影象卷積後的尺寸計算公式

阿新 • • 發佈：2018-11-24

輸入圖片大小 W×W
Filter大小 F×F
步長 S
padding的畫素數 P

於是我們可以得出：
N = (W − F + 2P )/S+1
輸出圖片大小為 N×N

如：輸入影象為5*5*3，Filter為3*3*3，在zero pad 為1，步長 S=1 ~~（可先忽略這條）則加上zero pad後的輸入影象為7*7*3~~ ，則卷積後的特徵圖大小為5*5*1
（是這樣計算da：(5-3+2*1)/1+1=(2+2)/1+1=4+1=5），與輸入影象一樣；

輸入圖片大小 W×W Filter大小 F×F 步長 S padding的畫素數 P 於是我們可以得出： N = (W − F + 2P )/S+1 輸出圖片大小為 N×N 如：輸入影象為5*5*3，Filter為3*3*3，在zero pad 為1，步長 S=1 （可先忽略這條

輸入圖片經過卷積後所得特徵圖大小的計算公式：先定義幾個引數輸入圖片大小 W×W Filter大小 F×F 步長 S padding的畫素數 P 於是我們可以得出 N = (W − F + 2P )/S+1 輸出圖片大小為 N×N 如：輸入圖片的shape為[10,3,

在計算卷積後的引數及map大小時經常要用。 1.卷積後尺寸計算 out_height=(in_height+2pad-filter_height)/strides[1]+1 out_width=(in_width+2pad-filter_width)/str

動態圖1.前言傳統的CNN網路只能給出影象的LABLE，但是在很多情況下需要對識別的物體進行分割實現end to end，然後FCN出現了，給物體分割提供了一個非常重要的解決思路，其核心就是卷積與反捲積，所以這裡就詳細解釋卷積與反捲積。對於1維的卷積，公式（離散

卷積計算和池化計算公式卷積卷積計算中，（）表示向下取整。輸入：n* c0* w0* h0 輸出：n* c1* w1* h1 其中，c1就是引數中的num_output，生成的特徵圖個數。 w1=(w0+2pad-kernel_size)/stride+1;

一、簡介 \quad\quad 卷積神經網路（Convolutional neural network, CNN），

1 感受野的概念　　在卷積神經網路中，感受野的定義是卷積神經網路每一層輸出的特徵圖（feature map）上的畫素點在原始影象上對映的區域大小。　　　　RCNN論文中有一段描述，Alexnet網路pool5輸出的特徵圖上的畫

卷積計算全連線層和卷積層的根本區別在於：全連線層（Dense層）從輸入空間中學到的是全域性模式，而卷積層學到的是區域性模式。因為這個特性，所以卷積神經網路有兩個有趣的性質：平移不變性：卷積神經網路在影象右下角學到的某個模式，它可以在任何地方識別出來這個模式；而對

一卷積神經網路的組成影象分類可以認為是給定一副測試圖片作為輸入 IϵRW×H×CIϵRW×H×C，輸出該圖片屬於哪一類。引數 W 是影象的寬度，H 是高度，C 是通道的個數；彩色影象中 C = 3，灰度影象中 C = 1。一般的會設定總共類別的個數，

這裡單獨把計算卷積之後的維度的公式拿出來，方便檢視 1.卷積後尺寸計算 out_height=(in_height+2pad-filter_height)/strides[1]+1 out_width=(in_width+2pad-filter_widt

技術分享模塊變化技術減少開始出了經典問題： 1. 三個經典網絡紅色部分不重要，現在已經不再使用這篇文章較早，比如現在常用max，而當時用avg，當時也沒有softmax 這篇文章讓CV開始重視DL的使用，相對於LeNet-5，它的優點有兩個：更大，使用

mage www. dep vol 才有 splay 變換還要 filter 過濾器(卷積核) 傳統的圖像過濾器算子有以下幾種: blur kernel：減少相鄰像素的差異，使圖像變平滑。 sobel：顯示相鄰元素在特定方向上的差異。 sharpen ：強化相鄰像素的差

一、自編碼器自編碼器（Autoencoder）是一種旨在將它們的輸入複製到的輸出的神經網路。他們通過將輸入壓縮成一種隱藏空間表示（latent-space representation），然後這種重構這種表示的輸出進行工作。這種網路由兩部分組成，如下圖：編碼器：將輸入壓縮為潛在空間

憑什麼相信你，我的CNN模型？（篇一：CAM和Grad-CAM)：https://www.jianshu.com/p/1d7b5c4ecb93 憑什麼相信你，我的CNN模型？（篇二：萬金油LIME)：http://bindog.github.io/blog/2018/02/11/model-ex

卷積神經網路——輸入層、卷積層、啟用函式、池化層、全連線層 https://blog.csdn.net/yjl9122/article/details/70198357?utm_source=blogxgwz3 一、卷積層特徵提取輸入影象是32*32*3，3是它的深度（即R

程式碼參考了零基礎入門深度學習(4) - 卷積神經網路這篇文章，我只對程式碼裡可能存在的一些小錯誤進行了更改。至於卷積神經網路的原理以及程式碼裡不清楚的地方可以結合該文章理解，十分淺顯易懂。 import numpy as np from functools import reduce fro

卷積神經網路的不變性不變性的實現主要靠兩點：大量資料（各種資料）；網路結構（pooling）不變性的型別 1）平移不變性卷積神經網路最初引入區域性連線和空間共享，就是為了滿足平移不變性。關於CNN中的平移不變性的來源有多種假設。一個想法是平移不變性

為什麼卷積核時4維的因為本來就是4維的，input_channelkernel_sizekernel_size*output_channel 正常來說，引數的個數不是隻和卷積核大小及數量有關嗎，256個1通道的55的卷積核引數應該是256155吧，和輸入的特徵圖數量應該沒有

反捲積(deconvolution) 這個概念很混亂，沒有統一的定義，在不同的地方出現，意義卻不一樣。上取樣的卷積層有很多名字：全卷積（full convolution），網路內上取樣（ in-network upsampling），微步幅卷積（fractio

區域性連線層(Locally-Connected Layer) locally-conv的概念來自傳統ML中的模型初始化（隨機樹方法中每個影象的crop都對應特定的一棵樹）。引數共享這個策略並不是每個場景下都合適的。有一些特定的場合，我們不能把圖片上的這些視窗資料都視作作用等同