feature map计算大小公式
http://blog.csdn.net/cheese_pop/article/details/51955915
将整个分成两部分,左边部分,右边部分。右边部分每次其实都是移动stride这么大,左边部分到底需要多少其实无所谓,并不影响计算。
feature map计算大小公式的更多相关文章
- TensorFlow与caffe中卷积层feature map大小计算
刚刚接触Tensorflow,由于是做图像处理,因此接触比较多的还是卷及神经网络,其中会涉及到在经过卷积层或者pooling层之后,图像Feature map的大小计算,之前一直以为是与caffe相同 ...
- CNN中下一层Feature map大小计算
符号表示: $W$:表示当前层Feature map的大小. $K$:表示kernel的大小. $S$:表示Stride的大小. 具体来讲: 整体说来,和下一层Feature map大小最为密切的就是 ...
- capsule network——CNN仅仅考虑了“有没有”的问题,没有考虑feature map的结构关系。这个结构关系包括位置,角度等。Capsule layer的输出也跟feature map的max-pooling输出不同,capsule layer的输出是一个向量,这个向量包含了位置,大小,角度等信息,这是feature map仅能输出一个值所不具备的;训练比较慢
capsule network--<Dynamic Routing Between Capsules> from:https://zhuanlan.zhihu.com/p/31491520 ...
- Convolutional Neural Networks(4):Feature map size,Padding and Stride
在CNN(1)中,我们用到下图来说明卷积之后feature maps尺寸和深度的变化.这一节中,我们讨论feature map size, padding and stride. 首先,在Layer1 ...
- 在CNN网络中roi从原图映射到feature map中的计算方法
在使用fast rcnn以及faster rcnn做检测任务的时候,涉及到从图像的roi区域到feature map中roi的映射,然后再进行roi_pooling之类的操作.比如图像的大小是(600 ...
- CNN中feature map、卷积核、卷积核的个数、filter、channel的概念解释
CNN中feature map.卷积核.卷积核的个数.filter.channel的概念解释 参考链接: https://blog.csdn.net/xys430381_1/article/detai ...
- 目标检测性能评价——关于mAP计算的思考
1. 基本要求 从直观理解,一个目标检测网络性能好,主要有以下表现: 把画面中的目标都检测到--漏检少 背景不被检测为目标--误检少 目标类别符合实际--分类准 目标框与物体的边缘贴合度高-- 定位准 ...
- pytorch中,不同的kernel对不同的feature map进行卷积之后输出某一个channel对应的多个feature map如何得到一个channel的feature map
实际上在卷积操作的时候,比如说,我某一层输出的feature map的size为4713*13 channel的数目为7,设经过某卷积层之后,网络输出的feature map的channel的数目为1 ...
- 卷积层feature map输出到文本
本系列文章由 @yhl_leo 出品,转载请注明出处. 文章链接: http://blog.csdn.net/yhl_leo/article/details/52166388 以VGG_16的网络为例 ...
随机推荐
- 线程通讯--BlockingQueue
Producer线程 package com.thread.communication.blockingqueue; import java.util.concurrent.BlockingQueue ...
- 201621123016《Java程序设计》第三周学习总结
1. 本周学习总结 1.初学面向对象,会学习到很多碎片化的概念与知识.尝试学会使用思维导图将这些碎片化的概念.知识点组织起来.请使用工具画出本周学习到的知识点及知识点之间的联系.步骤如下: 1.1 写 ...
- MySQL之避免插入重复数据
INSERT ignore INTO `$table_name`($field_name) VALUES(),(),(),()"; //若重复数据可以添加,请在对应的数据表字段中添加数据库索 ...
- 51nod1459【二级最短路】
标签说的是BFS... 太菜,不知道怎么BFS...是不是spfa写,就叫BFS...感觉不是.... 只是二级最短路的写法,直接搞就很容易了,简单题: #include <bits/stdc+ ...
- iOS 7 隐藏特性
当 iOS7 刚发布的时候,全世界的苹果开发人员都立马尝试着去编译他们的app,接着再花上数月的时间来修复任何出现的故障,甚至重做app.这样的结果,使得人们根本无暇去探究 iOS7 所带来的新东西. ...
- ubuntu管理apt包的常用命令
安装 apt-get install nginx #安装 apt-get install nginx --reinstall #重新安装 删除 apt-get remove nginx #卸载 apt ...
- [译]Understanding ECMAScript 6 说明
说明 JavaScript核心语言功能定义在ECMA-262中,此标准定义的语言是ECMAScript,浏览器中的JavaScript和Node.js环境是它的超级.当浏览器与Node.js想要通过额 ...
- 51NOD 1202 子序列个数 DP
http://www.51nod.com/onlineJudge/questionCode.html#!problemId=1202&judgeId=225600 这题看起来挺复杂,但是真正的 ...
- Spring Security LDAP简介
1.概述 在本快速教程中,我们将学习如何设置Spring Security LDAP. 在我们开始之前,了解一下LDAP是什么? - 它代表轻量级目录访问协议.它是一种开放的,与供应商无关的协议,用于 ...
- TAIL and HEAD
TAIL and HEAD tail tail:将指定的文件的最后部分输出到标准设备,通常是终端,和cat以及more等显示文本的差别在于:假设该档案有更新,tail会自己主动刷新,确保你看到最新的档 ...