原因: 1.对于卷积运算是对感知野内的信息提取到一个锚点,当卷积核是奇数的时候这个锚点是非常容易得到的,但是卷积核是偶数的时候就不太容易找的到锚点。 2. 当我们要输入和输出的高宽一样时,由输出的形状是[(H-FH +Ph+stride)/stride]x[(W-FW+Pw +stride)/stride],令步幅为1且只有步幅为1的情况下,才...
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...
卷积核一般都把size设为奇数,主要有以下两个原因: 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。 padding时对称:保证了padding时,图像的两边依然相对称。 腾讯云自媒体同步曝光计划,分享自作者个人站点/博客。
其实是因为在卷积操作中，需要找到一种方法来确定卷积核相对于输入图像的中心位置。 例如，当卷积核大小...
cnn 卷积核为什么都是奇数 原因1: 奇数相对于偶数,有中心点,对边沿、对线条更加敏感,可以更有效的提取边沿信息。 偶数也可以使用,但是效率比奇数低。在数以万计或亿计的计算过程中,每个卷积核差一点,累计的效率就会差很多。 或者解释: 《数字图像处理 (第三版)》(阮秋琦翻译)p89...
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...
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/...
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。
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,卷积核的大小是3*3或者5*5是最常见的。也就是说我们见到的卷积核几乎都是奇数*奇数的。在LeNet5中两个卷积层的卷积核都是5*5。 而在AlexNet中共有5个卷积层,conv1的卷积核大小是11*11;conv2的卷积核大小是5*5;conv3的卷积核大小是3*3;conv4的卷积核大小是3*3;conv5的卷积核大小是3*3。