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 = ...
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
需要:padding = (kernel_size - stride)/2 对比一下pytorch的建议:padding = (kernel_size - 1)/2 1. 2. 现在再把output_padding考虑进来,也就是说,最好的output_padding应该取stride-1.这样输入输出才能够成比例。那取别的值运算可以吗?可以,不会妨碍到这一个反卷积的计算,但是在网络的后面进行与尺寸有...
kernel_size = 2,stride=1,padding=0的情况,如下图: 图中上半部分表示将卷积转换为矩阵乘法的形式。在卷积中,我们是输入一个3x3的特征图,输出2x2的特征图,矩阵乘法形式...,用于抵消卷积核带来的规模上的减小,从而将输出扩增到相对应卷积操作的输入大小。然后,我们可以发现,卷积核是输入的卷积核的逆序。也就是...
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,此时占用了图片kernel_size个像素。因此,在一个方向上,知道起点和终点,还有步长,那么需要几步才能走完一个方向,那可想而知...
卷积神经网络的卷积核(kernel)、输入尺寸(input)、步长(stride)、填充(padding)关系,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
我们以灰度图像为例进行讲解:从一个小小的权重矩阵,也就是卷积核(kernel)开始,让它逐步在二维输入数据上“扫描”。卷积核“滑动”的同时,计算权重矩阵和扫描所得的数据矩阵的乘积,然后把结果汇总成一个输出像素。 深度学习里面所谓的卷积运算,其实它被称为互相关(cross-correlation)运算:将图像矩阵中,从左到右,由...
上面还只是进行same卷积的情况,如果考虑valid卷积,stride=2, kernel_size = 3,padding=0时,输入特征图为7*7和8*8的结果也是3*3 解决争议的办法就是使用output_padding参数 output_padding的作用是: 当stride > 1时,Conv2d将多个输入形状映射到相同的输出形状。output_padding通过在一边有效地增加计算出的输出形状...