cnn中kernel_size和stride计算 知识备忘 1. 卷积 卷积的Kernel本质是两个: 第一, kernel具有局域性, 即只对图像中的局部区域敏感, 第二, 权重共享。 也就是说我们是用一个kernel来扫描整个图像, 其中过程kernel的值是不变的。 判定一个图是猫,就是分析图都有啥特征。原来的卷积核都是人工事先定义好的,是...
stride 为4,对于11×11的kernel size而言, 中间有很大的重叠,计算出的3×3区域每个值很过于受到周边像素的影响,原始的特征多少有被平滑掉的感觉 __EOF__
首先进行卷积和池化的时候,图像的尺寸是随着这三个参数设置变化的。 记录一下这个公式啦 输出尺寸 = (输入尺寸inputsize - kernel_size + 2 × padding)/ stride + 1 例如:输入尺寸大小 256*256,kernel_size4*4,strides=2,padding=1。根据公式计算得到128*128 ...
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 …
大的kernel size、大的stride导致?,局部信息因为过大的重叠,会造成更多细节信息的丢失。stride为4,对于11×11的kernelsize而言,中间有很大的重叠,计算出的3×3区域每个值很过于受到周边像素的影响,原始的特征多少有被平滑掉的感觉...
卷积原理 卷积尺寸的变化 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0pad=2 则填充两圈为0 stride 是窗...
现在假设卷积前的特征图宽度为N,卷积后输出的特征图宽度为M,那么它们和上述设置的参数之间的关系是怎样的呢?首先可以确定的是padding之后的矩阵宽度等于N+2 x padding。另一方面,卷积核滑动次数等于M-1 根据上图的关系,可以建立下面的等式 于是输出矩阵的宽度就等于 特
而反卷积操作stride不能整除kernel_size的时候更容易出现棋盘效应，参考Decovolution and Checkboard ...
其实我们这项研究,其实首要目的并不是为了找一个在某项任务上最优的一个 Kernel size,而是指出一个方向——你想让网络达到更大的感受野,实现更好的性能,那么你的 Kernel size 的总体趋势是要越变越大,主要是一个趋势的问题。 至于在现有的数据集、现有的 training setting(训练设置)下,哪个 size 最好,这个是...
单项选择题输入图片大小为200×200,依次经过一层卷积(kernelsize5×5,padding1,stride2),pooling(kernelsize3×3,padding0,stride1),又一层卷积(kernelsize3×3,padding1,stride1)之后,输出特征图大小为() A.95 B.96 C.97 D.98 点击查看答案 您可能感兴趣的试卷 ...