众所周知,在定义卷积层的时候,我们一般会设置卷积核大小(kernel_size),卷积步长 (stride),特征图填充宽度 (padding)等参数。这些值的设置让卷积核可以从图片的第一个像素刚好扫描到最后一个像素,如下图所示 …
Kernel size(卷积核尺寸):卷积核在上面的部分已有提到,卷积核大小定义了卷积的视图。 Stride(步长):定义了卷积核在图像中移动的每一步的大小。比如Stride=1,那么卷积核就是按一个像素大小移动。Stride=2,那么卷积核在图像中就是按2个像素移动(即,会跳过一个像素)。我们可以用stride>=2,来对图像进行下采样。 P...
kernel_size 做卷积的卷积核大小 pad pad是周围填充0的数量 pad=1 则填充一圈为0 pad=2 则填充两圈为0 stride 是窗口滑动步长
kernel_size 假设输入长度是 5,卷积核为 3,那么输出是 3。输入和输出的公式如下。 Lout=Lin−kernel_size+1(2)(2)Lout=Lin−kernel_size+1 padding 现在在原来的基础上加上 padding,假设在两边加 padding,其实就相当于增大输入的长度。 Lout=Lin+2×padding−kernel_size+1(3)(3)Lout=Lin+2×padding...
问到点上了:设计反卷积核时,如何确定它的kernel_size,padding,stride? 有些问题你回答完,还生怕过一段时间会找不到这些聊天记录,所以得赶紧记录下来。 本文讨论,仅限于此图:
( input_size + 2*padding - kernel_size ) / stride+1 = output_size 其中,padding指对input的图像边界补充一定数量的像素,目的是为了计算位于图像边界的像素点的卷积响应;kernel_size指卷积核的大小;stride指步长,即卷积核或者pooling窗口的滑动位移。另外需要注意,上面公式建立在所有参数都为整数的假设基础上。
计算尺寸不被整除只在GoogLeNet中遇到过。卷积向下取整，池化向上取整。
输入图片大小为200×200,依次经过一层卷积(kernel size 5×5,padding 1,stride 2),pooling(kernel size 3×3,padding 0,stride 1),又一层卷积(kernel size 3×3,padding 1,stride 1)之后,输出特征图大小为? A. 96 B. $98 C. 95 D. 97
输出高度 = （输入高度 - Kernel高度 + 2 * padding）/ 步长stride + 1
设输入图片大小为200×200,依次经过一层卷积(kernel size 5×5,padding 1,stride 2),一层pooling(kernel size 3×3,padding 0,stride 1),又一层卷积(kernel size 3×3,padding 1,stride 1)之后,输出特征图大小为:__( ) A.99;B.98C.97;D.96; 相关知识点: 试题来源: 解析 C 反馈 收藏 ...