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 …
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 ...
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 特别地,如果需要卷积操作不改变矩阵宽度,即M = ...
在进行卷积运算和池化的时候,对于输入图像大小为input_size,给定kernel_size、padding、stride,计算得出output_size为: output_size =1+ (input_size+2*padding-kernel_size)/stride 怎么理解这个等式?首先,考虑对图片横向的填充,有两个边所以加上2*padding。其次,考虑到卷积核kernel的右边到达图片的右边时候,此时占...
卷基层stride,padding,kernel_size和卷积前后特征图尺寸之间的关系,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+2xpadding。另一方面,卷积核滑动次数等于M-1
参数kernel_size,stride, padding,dilation也可以是一个int的数据 此时卷积height 和 width值相同; 也可以是一个tuple数组,tuple的第一维度表示height的数值,tuple的第二维度表示width的数值。 经常使用二维的kernel_size,如(3,5),是tuple数组。 参数 in_channels(int) – 输入信号的通道 ...
因为在上游的时候 image size(图片尺寸)比较小,然后我们知道大 Kernel 的话,它的 padding 是很大的,padding 会泄露很多绝对位置信息。比如,在上游训练中你要分类一个苹果,假如说苹果出现在左上角,那么如果你不泄露绝对位置信息,那么它就会严格根据苹果的 appearance(外观)来进行分类,那么在你测试的时候把苹果移到...
GAN生成器一般使用反卷积恢复图像尺寸，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，...
A simple program to calculate and visualize the FLOPs and Parameters of Pytorch models, with handy CLI and easy-to-use Python API. - [feature] print kernel_size, padding and stride · Issue #7 · vra/flopth
5 (maxpool): MaxPool2d(kernel_size=3,stride=2, padding=1, dilation=1, ceil_mode=False) 6 (layer1): Sequential( 7 (0): BasicBlock( 8 (conv1): Conv2d(64, 64, kernel_size=(3, 3),stride=(1, 1), padding=(1, 1), bias=False) ...