中心像素：奇数大小的卷积核具有一个明确的中心像素，可以使得输入图像上的像素点在卷积过程中具有空间对称...
因此为了保证每次卷积后都能得到唯一的中心像素，卷积核的大小必须是奇数。这个
首先，奇数卷积核有助于简化padding过程。当卷积核大小为k*k时，为了保持卷积后的图像尺寸不变，通常需要在图像边缘添加padding，计算公式为padding=（k-1）/2。只有当k为奇数时，padding才能精确地取整数值，方便图像的均匀填充操作。其次，奇数尺寸有利于定位锚点。在卷积神经网络中，我们通常以卷积核中心...
锚点也就是卷积核滑动时的一个参考点(相对于图像来说,自己理解的,不保证正确,没找到相关资料)。奇数过滤器的锚点正好在中心位置,避免了位置信息发生偏移,如果卷积核是偶数*偶数时,这时候就没有办法确定了锚点了。让谁是锚点,卷积核上下左右移动之后,位置信息都会发生偏移。 2. same convolution,偶数卷积核会出现问...
一般来说，矩阵卷积会以卷积核模块的一个部分为基准进行滑动，一般cnn中的卷积核是方形的，为了统一标准，会用卷积核模块中心为基准进行滑动，从被卷积矩阵第一个框按一定布长从左到右从上到下进行滑动，最后滑动到被积矩阵最后一块。所以卷积核一般为奇数，主要是方便以模块中心为标准进行滑动卷积。
为什么卷积核一般是奇数的正方形A.1然而,卷积的意图是根据滤波器或内核对源数据矩阵(整个图像)进行编码。更具体地说,我们正在尝试对锚/源像素附近的像素进行编码。通常,我们考虑源图像的每个像素作为锚/源像素,我们可以这么做。事实上,包含一个步幅stride很常见,锚/源像素中,由特定数目的像素分隔。好,那么源像素是...
看到有些答案是刚开始随机初始化卷积核大小,卷积层数和map个数是根据经验来设定的,但这个里面应该是有深层次原因吧,比如下面的手写字卷积神经网络结构图1,最后输出为什么是12个map,即输出12个特征?然后图2又是输出10个特征了? 在达到相同感受野的情况下,卷积核越小,所需要的参数和计算量越小。 具体来说。卷积核...
在CNN中,进行卷积操作时一般会以卷积核模块的一个位置为基准进行滑动,这个基准通常就是卷积核模块的中心。若卷积核为奇数,卷积锚点很好找,自然就是卷积模块中心,但如果卷积核是偶数,这时候就没有办法确定了,让谁是锚点似乎都不怎么好。 上述例子都只包含一个输入通道。实际上,大多数输入图像都有 RGB 3个通道。
为什么卷积核通常都是奇数(1x1、3x3...) 天然的绝对中心点,因此在做卷积的时候能更好地获取到中心这样的概念信息。 保护位置信息:保证了锚点刚好在中间,方便以模块中心为标准进行滑动卷积,避免了位置信息发生偏移 。在CNN中,进行卷积操作时一般会以卷积核模块的一个位置为基准进行滑动,这个基准通常就是卷积核模块的...
【CNN】为什么CNN的卷积核大小一般都是奇数 为什么CNN的卷积核大小一般都是奇数?图(a)、(b)、©的卷积核大小分别为3、4、5,其中(a)和©在做padding生成输入等尺寸特征图时表现出较大的优势,然而(b)无法实现等尺寸特征图,3的时候,padding=1即可;5的时候,padding=2即可;...