原因: 1.对于卷积运算是对感知野内的信息提取到一个锚点,当卷积核是奇数的时候这个锚点是非常容易得到的,但是卷积核是偶数的时候就不太容易找的到锚点。 2. 当我们要输入和输出的高宽一样时,由输出的形状是[(H-FH +Ph+stride)/stride]x[(W-FW+Pw +stride)/stride],令步幅为1且只有步幅为1的情况下,才能使得输入输出大小一致,则H=H-FH+Ph+1->Ph = F...
卷积核一般都把size设为奇数,主要有以下两个原因: 保护位置信息:保证了锚点刚好在中间,方便以模块中心为标准进行滑动卷积,避免了位置信息发生偏移。 padding时对称:保证了padding时,图像的两边依然相对称。
中心像素：奇数大小的卷积核具有一个明确的中心像素，可以使得输入图像上的像素点在卷积过程中具有空间对称...
奇数相对于偶数,有中心点,对边沿、对线条更加敏感,可以更有效的提取边沿信息。 偶数也可以使用,但是效率比奇数低。在数以万计或亿计的计算过程中,每个卷积核差一点,累计的效率就会差很多。 或者解释: 《数字图像处理 (第三版)》(阮秋琦翻译)p89 也可以使用偶数尺寸的滤波器,或使用混合有偶数尺寸和奇数尺寸的滤...
卷积核的大小一般都是奇数，主要有以下两个原因：简化padding过程：当卷积核大小为k*k时，为了保持卷积后的图像尺寸不变，通常需要在图像边缘添加padding。计算公式为padding=/2。只有当k为奇数时，padding才能精确地取整数值，这样可以方便图像的均匀填充操作，避免边缘信息的不对称处理。有利于定位锚点：在...
CNN中1×1的卷积核的作用 1×1卷积核最早引起人们的重视是在NIN《Min Lin, Qiang Chen, and Shuicheng Yan. Network in network. CoRR, abs/1312.4400, 2013》结构中,后来在GoogLeNet的Inception结构中用于降维。 1×1卷积核用于升维、降维 如果卷积的输入、输出都仅有一个平面,那么1×1卷积核......
。此时要输入输出尺寸相同，则有：k=2p+1 卷积核大小经常被设置为奇数，也经常有P=K//2的设置。
首先，奇数卷积核有助于简化padding过程。当卷积核大小为k*k时，为了保持卷积后的图像尺寸不变，通常需要在图像边缘添加padding，计算公式为padding=（k-1）/2。只有当k为奇数时，padding才能精确地取整数值，方便图像的均匀填充操作。其次，奇数尺寸有利于定位锚点。在卷积神经网络中，我们通常以卷积核中心...
为什么 CNN 中的卷积核半径都是奇数? 熟悉CNN应该都知道常见的卷积核都是3 * 3或者5 * 5等,也就是奇数*奇数,似乎都没看过偶数的,这是为什么呢? 在CNN中,卷积核的大小是3 * 3 或者5 * 5是最常见的。也就是说我们见到...的卷积核大小是3* 3;conv4的卷积核大小是3* 3;conv5的卷积核大小是3*3。