(1)更容易padding 在卷积时,我们有时候需要卷积前后的尺寸不变。这时候我们就需要用到padding。假设图像的大小,也就是被卷积对象的大小为nn,卷积核大小为kk,padding的幅度设为(k-1)/2时,卷积后的输出就为(n-k+2*((k-1)/2))/1+1=n,即卷积输出为n*n,保证了卷积前后尺寸不变。但是如果k是偶数的话,(...
假设输入图片尺寸为100×100,卷积核大小为3×3,填充为1,步长为2,那么输出特征图的尺寸:H=10,W=10A.正确B.错误的答案是什么.用刷刷题APP,拍照搜索答疑.刷刷题(shuashuati.com)是专业的大学职业搜题找答案,刷题练习的工具.一键将文档转化为在线题库手机刷题,以提高学习
第1题 [图] 上图是一幅大小为6′6具有4个灰度级的灰度图像I(x... 上图是一幅大小为6′6具有4个灰度级的灰度图像I(x, y)(x=0,1,2,…5;y=0,1,2,…,5),图中各点的值表示图像在该点处的灰度值。 (1)计算该图像的直方图; (2)对图像进行直方图均衡化(要求写出直方图均衡化的过程步骤);(3)...
某卷积层输入数据是4*4矩阵,卷积核是3*3,步长为1,输出矩阵是2*2。根据输入矩阵的当前位置(阴影部分),输出矩阵中相应位置处卷积运算的值为( )A.12B.15C.16D.17的答案是什么.用刷刷题APP,拍照搜索答疑.刷刷题(shuashuati.com)是专业的大学职业搜题找答案,刷题练习的工具.一键
百度试题 结果1 题目在神经网络模型VggNet中,使用两个级联的卷积核大小为3×3,stride=1的卷积层代替了一个5×5的卷积层,如果将stride设置为2,则此时感受野为 A. 7×7 B. 9×9 C. 5×5 D. 8×8 相关知识点: 试题来源: 解析 A 反馈 收藏 ...
已知原始图像尺寸为7*7,使用3*3的卷积核进行卷积,不进行填充,步长为1,则卷积后得到的特征图大小为() A.4*4B.6*6C.3*3D.5*5 点击查看答案&解析进入小程序搜题 你可能喜欢 如果要制作一张企业近年来发展历程图,用下面哪种图形效果会更佳? A.流程 B.矩阵 C.关系 D.循环 点击查看答案&解析进入小程...
假设在卷积神经网络的第一层中有 5 个卷积核,每个卷积核尺寸为 7×7,具有零填充且步幅为 1。该层的输入图片的维度是 224×224×3。那么该层输出的维度是多少? A、217 x 217 x 3 B、217 x 217 x 8 C、218 x 218 x 5 D、220 x 220 x 7 ...
对于长宽为偶数的特征图，使用大小为3x3、步幅为2、填充为1的卷积核进行下采样，是因为这种情况下的下...
题目 假设一个卷积神经网络的第一层中有5个卷积核,每个卷积核尺寸为7*7,padding为0, stride 为1,输入图片的维度是224*224*3, 那么输出的维度是多少() A.217*217*3B.217*217*8C.218*218*5D.220*220*7 相关知识点: 试题来源: 解析 C 反馈 收藏 ...
题目 假设你有5个大小为7*7,边界值为0的卷积核,同时卷积神经网络第一层的深度为1,此时如果你向这一层传入一个维度为224*224*3的数据,那么神经网络下一层所接收到的数据维度是多少 A.218x218x5B.217x217x8C.217x217x3D.220x220x5 相关知识点: 试题来源: 解析 A 反馈 收藏 ...