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
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...
self.conv = nn.Conv2d(in_channels=3, out_channels=3, kernel_size=7, padding=3) padding的种类及其pytorch定义 padding,即边缘填充,可以分为四类:零填充,常数填充,镜像填充,重复填充。 1.零填充 对图像或者张量的边缘进行补零填充操作:classZeroPad2d(ConstantPad2d):#Pads the input tensor boundaries wi...
self.conv= nn.Conv2d(in_channels=3, out_channels=3, kernel_size=7, padding=3) AI代码助手复制代码 padding的种类及其pytorch定义 padding,即边缘填充,可以分为四类:零填充,常数填充,镜像填充,重复填充。 1.零填充 对图像或者张量的边缘进行补零填充操作: ...
6.kernel_size:整数或一对整数,表示卷积核的大小。这是一个可选参数,默认为3。 7.strides:整数或一对整数,表示卷积步长。这是一个可选参数,默认为1。 8.padding:字符串,'valid'或'same'。选择'valid'表示不使用填充,选择'same'表示使用填充以使输入和输出具有相同的长度。 9.use_bias:布尔值,表示是否使用...
在使用Keras的时候会遇到这样的代码x = Conv2D(filters, kernel_size=5, strides=2, padding='same')(x),与pytorch不同,keras和TensorFlow设置卷积层的过程中可以设置padding参数,vaild和same。“valid”代表只进行有效的卷积,对边界数据不处理。“same”代表保留边界处的卷积结果,通常会导致输出shape与输入shape相同...
slim.conv2d(kernel_size=k, padding='SAME', ...) 和 torch.nn.Conv2d(kernel_size=k,padding=k// 2, ...) 结果是一致的,如果权重是一样的话。但如果步幅stride = 2,则两者的结果会有差异,比如对于224x224分辨率的特征映射,指定k = 5,虽然两者的结果都得到112x112分辨率的特征映射,但结果却是不同...