关键词：
W：输入特征图的宽，H：输入特征图的高
K：kernel size卷积核宽和高，P：padding（特征图需要填充的0的个数），S：stride步长
width_out：卷积后输出特征图的宽，height_out：卷积后输出特征图的高
普通卷积
计算公式：
width_out = （W - K + 2 * P）/ S + 1（向下取整）
height_out = （H - K + 2 * P） / S + 1（向下取整）
池化
计算公式：
width_out = （W - K）/ S + 1（向下取整）
height_out = （H - K） / S + 1（向下取整）
上采样UpSampling2D
上采样相当于放大多少倍，size=倍数
计算公式：
width_out = W * size
height_out = H * size
转置卷积
转置卷积俗称反卷积，是上采样方式中的一种，转置卷积用来增大特征图的分辨率。
计算公式：
width_out = （W - 1）* S - 2 * P + K
height_out = （H - 1）* S - 2 * P + K
可变形卷积(deformableconv)原理解析与torch代码实现(代码片段)
1.可变形卷积原理解析 1.1普通卷积原理 传统的卷积操作是将特征图分成一个个与卷积核大小相同的部分，然后进行卷积操作，每部分在特征图上的位置都是固定的。图1普通卷积过程 图1所示为普... 查看详情
cnn中的步长的目的和重要性是啥
...制特征的抽取精度。参考技术A您好，CNN中的步长是指在卷积过程中，滑动窗口每次移动的步长大小。步长的重要性在于它可以控制卷积层的输出特征图的大小，从而影响模型的计算量，以及模型的准确率。步长可以控制卷积核... 查看详情
深度学习笔记感受野计算
1 感受野的概念 在卷积神经网络中，感受野的定义是卷积神经网络每一层输出的特征图（featuremap）上的像素点在原始图像上映射的区域大小。一般感受野大小是目标大小的两倍左右最合适！ RCNN论文中有一段描述... 查看详情
卷积神经网络物体检测之感受野大小计算
...物体检测过程有所帮助。1 感受野的概念 在卷积神经网络中，感受野的定义是卷积神经网络每一层输出的特征图（featuremap）上的像素点在原始图像上映射的区域大小。 RCNN论文 查看详情
cnn卷积神经网络基础理论知识
目录卷积卷积神经网络特征图感受野CNN特点局部卷积参数共享多卷积核池化处理多通道多层处理卷积说到卷积，就不得不提互相关(cross-orrelation)。卷积实质就是一种互相关运算，只不过要在进行互相关运算前，要把(kernal)上下左... 查看详情
关于感受野的理解与计算
参考技术A在卷积神经网络中，感受野（ReceptiveField）的定义是卷积神经网络每一层输出的特征图（featuremap）上每个像素点在原始图像上映射的区域大小，这里的原始图像是指网络的输入图像，是经过预处理（如resize，warp，crop）... 查看详情
卷积神经网络中感受野计算
参考技术A感受野（receptivefield）是CNN中很重要的一个概念，指的是某个输出的featuremap上某个点对应的输入图像的区域关于感受野的计算方式用一个例子说明对应pool2的区域是8x8对应conv2的区域是10x10对应pool1的区域是20x20对应conv1... 查看详情
卷积神经网络 - 如何获得特征图？
】卷积神经网络-如何获得特征图？【英文标题】：Convolutionalneuralnetwork-Howtogetthefeaturemaps?【发布时间】：2010-11-2118:00:21【问题描述】：我阅读了一些关于卷积神经网络的书籍和文章，似乎我理解了这个概念，但我不知道如何把它... 查看详情
利用cnn神经网络实现手写数字mnist分类(代码片段)
...time.一、单机单卡实现mnist_CNN1、CNN的理解 概念：卷积神经网络是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络，是深度学习代表算法之一。 基本结构： 输入层——【卷积层——激活函数层——池化层】（隐... 查看详情
一文让你彻底了解卷积神经网络
介绍卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）是一种前馈神经网络，它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元，对于大型图像处理有出色表现。它包括卷积层(convolutionallayer)和池化层(poolinglayer)。对比：卷积神经网... 查看详情
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卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）是一种前馈神经网络，它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元，对于大型图像处理有出色表现。它包括卷积层(convolutionallayer)和池化层(poolinglayer)。对比：卷积神经网络、... 查看详情
cnn中常用的四种卷积详解
...在可能是深度学习中最重要的概念。正是靠着卷积和卷积神经网络，深度学习才超越了几乎其他所有的机器学习手段。这期我们一起学习下深度学习中常见的卷积有哪些？1.一般卷积卷积在数学上用通俗的话来说就是输入矩阵与... 查看详情
语义分割学习
滑窗预测利用分类模型逐像素分类，并且可以复用卷积计算。但是因为分类网络输出前有全连接层，因此要求网络的输入固定。全卷积网络将全连接层卷积化，使其不受输入图片宽高的影响。图像分类模型使用降采样... 查看详情
卷积层在神经网络中如何运算？
参考技术A卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks,CNN）的核心是进行卷积运算操作。在实际应用中往往采用多层网络结构，因此又被称为深度卷积神经网络。本文将从单个卷积的计算出发，带大家掌握卷积层在神经网络中的运算方... 查看详情
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轻量化cnn构建总结
参考技术A感受野(ReceptiveField)感受野指的是卷积神经网络每一层输出的特征图(featuremap)上每个像素点映射回输入图像上的区域大小，神经元感受野的范围越大表示其能接触到的原始图像范围就越大，也意味着它能学习更为全局，... 查看详情
感受野
定义:卷积神经网络每一层输出的特征图（featuremap）上的像素点在原始图像上映射的区域大小。?设网络共有N层卷积层,卷积核采用正方形,记第i层卷积核大小为\(size_i\),步长为\(stride_i\),当我们计算\(feature\spacemap\)经过第N层卷积(或... 查看详情
####好好好###图神经网络系统介绍与总结分析
图神经网络算法将深度神经网络的运算(如卷积、梯度计算)与迭代图传播结合在一起：每个顶点的特征都是由其邻居顶点的特征结合一组深度神经网络来计算。但是,现有的深度学习框架不能扩展和执行图传播模型，因此... 查看详情