目錄
1、卷積後輸出尺寸的大小
1.1卷積引數量計算
2、池化後輸出尺寸大小
3、感受野的計算
鑑於網上資源比較混亂，而且筆試考的多，故作此總結。希望能幫到大家。
輸入：l*l*d
卷積核:大小size=f*f*d，滑動步長stride=s，0填充 0 padding=p；
輸出：l*l*d
則輸出尺寸為：l=（l-f+2*p）/s+1
上面卷積後的引數大小為：（f*f+1）*d
其中+1是偏置，每個通道都有。
輸入：l*l*d
池化引數:大小size=f*f*d，滑動步長stride=s；
輸出：l*l*d
則輸出尺寸為：l=（l-f）/s+1
（1）原始輸入的感受野為1，即
（2）後面的層感受野，注意
撥雲見日 卷積網路感受野的計算
寫在最前，正向感受野計算公式rn rn 1 k 1 i 1n 1si r n r k 1 quad prod quad rn rn 1 k 1 i 1 n 1 si 其中k為卷積核尺寸，s為步長。幾個部落格把這個公式抄來抄去，也沒個所以然，實在是頭疼看不懂，所以推導一下。先簡單介紹一下普通卷積和擴張...
多層卷積後感受野的計算
參考 原始中的roi如何對映到到feature map?曉雷的文章 知乎 如圖，map3為map1經過了5 5和7 7卷積後的feature map，假設map1是原始，那麼map3上的1個畫素的感受野是多少？答案是11 11 最開始我以為是35 5 7 但是沒考慮到map2上的7 7feature...
神經網路卷積感受野計算
1.定義 在卷積神經網路中，感受野的定義是 卷積神經網路每一層輸出的特徵圖 feature map 上的畫素點在原始影象上對映的區域大小。2.計算 公式 n 1 rf f n rf,stride,kernel n rf 1 stride kernel 其中，rf是感受野。n rf和rf有點像，n代表...