首页 > 其他分享 >转置卷积操作输出特征图大小计算

转置卷积操作输出特征图大小计算

时间:2024-10-27 13:21:07浏览次数:9  
标签:经过 填充 输出 转置 步骤 卷积 特征 输入

转置卷积的操作步骤:

(1) 在输入特征图元素间填充s-1 行 s-1列 0

(2) 在输入特征图四周填充k-p-1 行 k-p- 列 0

(3) 将卷积核参数上下、左右进行翻转

(4)  做正常的卷积计算(填充0,步距1)

输出的尺寸计算(以列为例):

        经过步骤(1) :原本的输入特征图除了最后列,每一列的下面都填充了有(H_{in}-1)\times (s-1)行,再加上原本的H_{in},得到的步骤(1)填充后的

H_{in}^{'} = (H_{in}-1)\times (s-1) + H_{in} = (H_{in}-1)s+1

        再经过步骤(2):经过步骤(2)的填充操作,上下列都填充了(k-p-1)列,即2(k-p-1),而不是一个(k-p-1);填充完之后的输入特征图大小为

H_{in}^{'} = (H_{in}-1)s+1+2(k-p-1)

        经过步骤(3): 经过步骤(3)将卷积核进行上下、左右进行翻转

        最后经过步骤(4): 将步骤(2)中得到的输出图大小进行卷积操作,这里的卷积核大小为k、步距为s=1, 填充p^{'} = 0, 通过卷积的尺寸输出公式可以得到:

\frac{(H_{in}-1)s+1+2(k-p-1) + 2p^{'}-k}{s}+1

        整理得到:

H_{out} = (H_{in}-1)s - 2p + k

        通过普通的卷积公式也可以得到这个结果:

普通卷积公式:\frac{H_{in} +2p-k}{s}+1 =H_{out}

(H_{out}-1)s-2p+k = H_{in}

标签:经过,填充,输出,转置,步骤,卷积,特征,输入
From: https://blog.csdn.net/2401_86073102/article/details/143267323

相关文章

  • 【机器学习】任务九:卷积神经网络(基于 Cifar-10 数据集的彩色图像识别分类、基于 CNN
    1.卷积神经网络        卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)是一种专门用于处理数据网格结构(如图像、视频等)的深度学习模型,在计算机视觉任务中被广泛应用,如图像分类、目标检测、图像分割等。以下是卷积神经网络的详细介绍:1.1 卷积神经网络(CNN)结构及......
  • 基于卷积神经⽹络(CNN)实现垃圾分类Matlab
    源码⼀、垃圾分类如何通过垃圾分类管理,最⼤限度地实现垃圾资源利⽤,减少垃圾处置量,改善⽣存环境质量,是当前世界各国共同关注的迫切问题之⼀。根据国家制定的统⼀标准,现在⽣活垃圾被⼴泛分为四类,分别是可回收物、餐厨垃圾、有害垃圾和其他垃圾。可回收物表⽰适宜回收和资源利⽤......
  • (神经网络和卷积入门)Pytorch小土堆跟练代码(第8天)
    本系列为跟练小土堆每集代码,然后进入李宏毅机器学习教程。在系列中会敲完所有视频中代码,并且在注释详细写出感悟和易错点。欢迎大家一起交流!最前面的神经网络和卷积,可以移步我的另一个帖子池化层只提取一部分特征,可以大大的加快训练速度最后输出类似于马赛克的效果'池......
  • C语言经典20例(输入数组元素,将其反转并输出)
    1.定义数组:首先定义一个数组来存储输入的元素。2.输入元素:使用循环结构(如for循环)来从用户那里获取数组元素。3.反转数组:通过交换数组两端的元素来实现反转,这通常需要一个循环,该循环从数组的两端开始,向中间移动。4.输出反转后的数组:再次使用循环结构来打印反转后的数组。......
  • 高级RAG技术:提升生成式AI系统输出质量与性能鲁棒性【预检索、检索、检索后、生成优化
    高级RAG技术:提升生成式AI系统输出质量与性能鲁棒性【预检索、检索、检索后、生成优化等】检索增强生成(RAG)是一种强大的技术,它将信息检索与生成式AI相结合,以产生更准确、上下文更丰富的响应。本文将探讨15种高级RAG技术,以提高生成式AI系统的输出质量和整体性能的......
  • 搞清楚这个老六的真面目!逐层‘剥开’人工智能中的卷积神经网络(CNN)
    第三章:超越基础——图像中的特征检测上一篇《揭开计算机视觉的神秘面纱,原来机器是这样“看图”的!》本篇序言:上一篇我们实现并训练了一个神经网络,成功让计算机“看懂”了图像。可以说,我们已经一只脚跨进了AI研发的大门。不过,虽然我们迈入了AI这个神秘的领域,实际上,我们还只是......
  • YoloV8改进策略:卷积篇|大感受野的小波卷积
    论文介绍论文背景:近年来,人们尝试增大卷积神经网络(CNNs)的核大小以模仿视觉转换器(ViTs)自注意力模块的全局感受野,但这种方法很快便达到了上限并饱和。论文提出了一种新的解决方案,即利用小波变换(WT)获得非常大的感受野。WTConv层:论文提出了一种新层,称为WTConv,该层使用WT来有效地......
  • 深入探索卷积神经网络(CNN):图像分类的利器
    深入探索卷积神经网络(CNN):图像分类的利器前言CNN的崛起:为何我们需要它?图像卷积:CNN的基石轮廓过滤器:捕捉边缘特征图像池化:降低维度的利器CNN的组成:卷积层、池化层与MLP的结合经典CNN模型:LeNet-5、AlexNet与VGG-16LeNet-5:CNN的先驱AlexNet:深度学习的里程碑VGG-16:标准化的典......
  • GESP一级真题分析-202303-选择题1-输入输出设备、存储单位、默认数据类型、标识符命名
    GESP一级真题分析-202303-选择题1-输入输出设备、存储单位、默认数据类型、标识符命名PDF文档公众号回复关键字:202410261相关知识点1)输入输出设备输入设备是外界向计算机传送信息的装置。在微型计算机系统中,最常用的输入设备是键盘和鼠标。此外还有电子光笔、数字化......
  • 【STC8H】KEIL C51使用标准printf输出数值不对解决方法
    KEIL里扩展出了b,h,l来对输入字节宽的设置:(1)b八位(2)h十六位(默认)(3)l三十二位在KeilC51中用printf输出一个单字节变量时要使用%bd,如unsignedcharcounter;printf(“Currentcount:%bd\n”,counter);//输出8位”十进制有符号整数”printf(“Currentcount:%bx\n”,counter);//......