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卷积神经网络输出大小计算公式

卷积以后图像大小计算公式

一、引言

随着计算机视觉和图像处理的飞速发展,卷积运算作为一种重要的图像处理技术被广泛应用。在进行卷积运算时,了解图像在经过卷积操作后的尺寸变化是非常重要的。本文将详细介绍卷积运算后图像大小的计算公式,并结合实际案例进行演示。

二、卷积运算后图像大小计算公式

在进行卷积运算时,输入图像和滤波器(卷积核)的大小会决定输出图像的大小。以下是卷积运算后图像大小的计算公式:

卷积以后图像大小计算公式

输出图像的宽度(输入图像的宽度-滤波器的宽度2*填充)/步长1

输出图像的高度(输入图像的高度-滤波器的高度2*填充)/步长1

其中,填充(padding)和步长(stride)是卷积运算中的两个重要参数,填充用于在输入图像周围添加额外的像素,步长表示滤波器在输入图像中滑动的距离。

三、应用示例

为了更好地理解卷积运算后图像大小的计算公式,下面我们以一个具体的例子来演示:

假设输入图像的大小为100x100,滤波器的大小为3x3,填充为1,步长为1。根据上述公式计算输出图像的大小:

输出图像的宽度(100-32*1)/11100

输出图像的高度(100-32*1)/11100

因此,经过这次卷积运算后,输入图像的大小仍然是100x100。

四、总结

通过本文的介绍,我们了解了卷积运算后图像尺寸的计算公式,并通过实际案例进行了演示。在进行图像处理和计算机视觉任务时,合理计算卷积运算后图像的大小是非常重要的,可以帮助我们确定网络架构和参数设置,提高算法的效果和性能。

通过学习和掌握卷积运算后图像大小的计算公式,我们可以更好地理解和应用卷积运算技术,为图像处理和计算机视觉领域的研究和应用提供有力支持。

卷积运算图像大小计算公式


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