对于连续函数x(t)和h(t),它们的卷积y(t)定义为: y(t)=∫_-∞^∞x(τ)h(t-τ)dτ 二、反卷积计算公式。 反卷积(也称为去卷积)是卷积的逆运算。在离散情况下,如果已知y[n](卷积结果)和h[n],求x[n],可以通过求解以下方程(在某些条件下): y[n]=∑_m =-∞^∞x[m]h[n - m] 1. 频域...
一、卷积操作回顾。 在理解反卷积之前,我们先回顾一下卷积操作。对于一个输入特征图I(大小为H_in×W_in,通道数为C_in)和卷积核K(大小为k×k,通道数为C_in,输出通道数为C_out),步长为s,填充为p。 卷积后的输出特征图大小H_out和W_out的计算公式为: H_out=frac{H_in+2p - k}{s}+1 W_out=fra...
卷积神经网络中的卷积反卷积及池化计算公式、特征图通道数(维度)变化、卷积核大小与深度等概念解释,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
1.卷积 卷积计算公式:output=(input+2*padding-kernel)/stride+1 如果想让输入和输出大小一样,则stride必须为1,并且:padding=(kernel-1)/2 如果想让输出为输入的一半,则:stride=2,且padding=(kernel-1)/2 2.反卷积 反卷积计算公式:output=stride*(input-1)+kernel-2*padding发布...
在进行反卷积运算时,我们需要计算输出图像的大小,以便准确地将特征图还原到原始图像上。反卷积的输出大小计算公式如下: output_size = (input_size - 1) * stride + kernel_size - 2 * padding 其中,output_size表示反卷积输出图像的大小,input_size表示输入特征图的大小,stride表示卷积核的步长(即卷积核每次移...
一维反卷积计算公式 一、一维反卷积(Deconvolution)的概念。 在信号处理和数学中,一维反卷积是卷积运算的逆运算。如果我们有一个卷积操作:y(n)=∑_k = -∞^∞x(k)h(n - k)(这里x(n)是输入信号,h(n)是卷积核,y(n)是输出信号),那么反卷积就是在已知y(n)和h(n)的情况下,求解x(n)。 二、一维...
以图1中的卷积过程为例,输入尺寸,卷积核大小,步幅,扩充分别为:i=6,k=3,s=2,p=1,代入公式(1): \[o=[6+2×1−32+1]\]=[3.5]=3 即输出尺寸为3。 反卷积输出尺寸计算 第一步:对输入进行stride变换,如图2所示。 反卷积中,stride可理解为为在输入的相邻元素之间添加s−1个零元素。变换后的尺寸...
首先，理解反卷积的输出尺寸计算基于卷积的基本原理。卷积的输出尺寸计算公式为：[公式] 输出尺寸 = (输入尺寸 - 卷积核尺寸 + 2 * 填充) / 步幅 + 1 当步幅为1时，反卷积与卷积输出尺寸相同。反卷积通过在输入中添加零元素（stride操作）进行变换，其步骤如下：输入变换后的尺寸 = (输入尺寸 -...
正卷积的输出尺寸计算公式为output = (input + 2padding - kernel_size)/stride+1。反卷积的输出与正卷积的输入相等，输入与正卷积的输出相等。将正卷积公式代入，得到反卷积输入为：Input_backward = (output_backward + 2padding - kernel_size)/stride + 1。由此，反卷积输入输出的关系为：output...
对于卷积经过某层后的特征图大小计算方式: h2 = (h1-k+2p)/s + 1 w2 = (w1-k+2p)/s + 1 总结:卷积输出大小=[(输入大小-卷积核大小+2*Padding)/步长]+1 所以当stride为1时,当卷积核的大小比padding的两倍大1时,可以不改变特征图的尺寸,只改变通道数。