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。
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...
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...
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。
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。
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。
为什么 CNN 中的卷积核半径都是奇数? 熟悉CNN应该都知道常见的卷积核都是3 * 3或者5 * 5等,也就是奇数*奇数,似乎都没看过偶数的,这是为什么呢? 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。
【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;...