(1)更容易padding 在卷积时,我们有时候需要卷积前后的尺寸不变。这时候我们就需要用到padding。假设图像的大小,也就是被卷积对象的大小为nn,卷积核大小为kk,padding的幅度设为(k-1)/2时,卷积后的输出就为(n-k+2*((k-1)/2))/1+1=n,即卷积输出为n*n,保证了卷积前后尺寸不变。但是如果k是偶数的话,(...
即:经过两层3 x 3卷积操作,输出的feature map中的每个元素可以看到原图上5 x 5的范围。如下图所示(下图是补充padding的情况,padding=1,stride=1): 当然,如果只用一层卷积层,卷积核大小为5x5,最后输出的feature map也是1 x 1,即:经过一层5 x 5卷积后得到的feature map中每个元素也可以看到原图中5 x 5的...
具体来说。卷积核大小必须大于1才有提升感受野的作用,1排除了。而大小为偶数的卷积核即使对称地加padding也不能保证输入feature map尺寸和输出feature map尺寸不变(画个图算一下就可以发现),2排除了。所以一般都用3作为卷积核大小。 每一层卷积有多少channel数,以及一共有多少层卷积,这些暂时没有理论支撑,一般都是...
所以,加入1×1的卷积后,在降低大量运算的前提下,降低了维度。 3、1*1卷积作用 总结一下,1x1的卷积核可以进行降维或者升维,也就是通过控制卷积核(通道数)实现,这个可以帮助减少模型参数,也可以对不同特征进行尺寸的归一化;同时也可以用于不同channel上特征的融合。一个trick就是在降维的时候考虑结合传统的降维方式...
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假如步长为1,原始图片尺寸为[5,5],卷积核大小为[3,3],在不考虑0填充的条件下,卷积之后图像大小为()A. [3,3] B. [4,4] C. [5,5] D. [2,2] 如何将EXCEL生成题库手机刷题 如何制作自己的在线小题库 > 手机使用 分享 复制链接 新浪微博 分享QQ 微信扫一扫 微信内点击右上角“…”即可...
百度试题 结果1 题目假设某卷积层的输入和输出特征图大小分别为63*63*6和31*31*12,卷积核大小是5*5,步长为2,那么Padding值为多少? A. 1 B. 2 C. 3 D. 4 相关知识点: 试题来源: 解析 A 反馈 收藏
第1题 [图] 上图是一幅大小为6′6具有4个灰度级的灰度图像I(x... 上图是一幅大小为6′6具有4个灰度级的灰度图像I(x, y)(x=0,1,2,…5;y=0,1,2,…,5),图中各点的值表示图像在该点处的灰度值。 (1)计算该图像的直方图; (2)对图像进行直方图均衡化(要求写出直方图均衡化的过程步骤);(3)...
单项选择题图像尺寸32*32,通过stride=1,进行0不变,大小为3*3的卷积核卷积后,结果尺寸成为() A.28×28 B.14×14 C.31×31 D.32×32 点击查看答案 您可能感兴趣的试卷
在神经网络模型VggNet中,使用两个级联的卷积核大小为3×3,stride=1的卷积层代替了一个5×5的卷积层,如果将stride设置为2,则此时感受野为A.5×5B.