计算下一层feature map

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Stride了,因为按照CNN的移动方式,是根据Stride来进行移动的,因此除了最后一个的长度为K之外,前面所有的长度全部为S.当然K=S仅仅是一种特殊情况而已. 正如这幅图片所示(有点丑,将就着看吧),为了直观,故意将重叠的部分给忽略掉,这样可以更清楚的明白到底是怎样一回事. 因此最后的公式就是

caffe中卷积层和pooling层计算下一层的特征map的大小

pool层,其中ceil是向上取整函数卷积层:

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相同的,后来查阅了资料发现并不相同,将计算公式贴在这里,以便查阅: caffe中: TF中:

CNN中的feature map

个人学习CNN的一些笔记,比较基础,整合了其他博客的内容 feature map的理解在cnn的每个卷积层,数据都是以三维形式存在的.你可以把它看成许多个二维图片叠在一起(像豆腐皮竖直的贴成豆腐块一样),其中每一个称为一个feature map. feature map 是怎么生成的?输入层:在输入层,如果是灰度图片,那就只有一个feature map:如果是彩色图片(RGB),一般就是3个feature map(红绿蓝) [ 下图中三大部分依次是输入RGB图片,卷积核(也称过滤器),卷积结果(

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17 从7个channel到17个channel,假设卷积核的kernel为33,那么这个卷积层的参数就有17733,那么,对于一个具体的操作而言比如说,输出feature map有17个通道,对于输出feature map的第一个通道,是由其他7个kernel对输入的7个channel的featu

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 Hinton大神前一段时间推出的capsule network--<Dynamic Routing Between Capsules>可谓是火了朋友圈,吸引了无数科研人员的眼球.现实生活中,无论你持什么样的观点,总有人站在“对立面”,比如知乎中不乏“高人”跳出来“怒喷”这篇论文.那些怒喷的回

CNN卷积神经网络_深度残差网络 ResNet——解决神经网络过深反而引起误差增加的根本问题，Highway NetWork 则允许保留一定比例的原始输入 x。（这种思想在inception模型也有，例如卷积是concat并行，而不是串行）这样前面一层的信息，有一定比例可以不经过矩阵乘法和非线性变换，直接传输到下一层，仿佛一条信息高速公路，因此得名Highway Network

from:https://blog.csdn.net/diamonjoy_zone/article/details/70904212 环境:Win8.1 TensorFlow1.0.1 软件:Anaconda3 (集成Python3及开发环境) TensorFlow安装:pip install tensorflow (CPU版) pip install tensorflow-gpu (GPU版) TFLearn安装:pip install tflearn 参考: Deep Residual Le

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(600,800),在经过一系列的卷积以及pooling操作之后在某一个层中得到的feature map大小是(38,50),那么在原图中roi是(30,40,200,400),在feature map中对应的roi区域应该是roi_start_w = round(30 * spatial_scale);r

[Tensorflow] 使用 Mask_RCNN 完成目标检测与实例分割，同时输出每个区域的 Feature Map

Mask_RCNN-2.0 网页链接:https://github.com/matterport/Mask_RCNN/releases/tag/v2.0 Mask_RCNN-master(matterport / Mask_RCNN)网页链接:https://github.com/matterport/Mask_RCNN 操作步骤本文假设运行环境满足基本需求:Python = 3.6.8, tensorflow-gpu = 1.12.0, keras = 2.0.8, matplotlib =

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/details/82529397 作者写的很好,解决了很多基础问题. feather map理解这个是输入经过卷积操作后输出的结果,一般都是二维的多张图片,在论文图上都是以是多张二维图片排列在一起的(像个豆腐皮一样),它们其中的每一个都被称为$feature \quad map$ feather map

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中,输入是32x32的图片,而卷积之后为28x28,试问filter的size(no padding)? (答案是5x5). 如果没答上来,请看下图: I是一张7x7的图片,filter是3x3的,I*K生成的feature map是5x5的.所以我们推出feature map size公式为: 其

神奇的输入 while（cin>>....）如何在遇见换行之后进入下一层循环读入

cin>>m>>n; ;i<=m;i++) { ; char ch=' '; ) //在遇到换行之后进入下一层循环读入. { x++; cin>>c[x]; ch=getchar(); } 神奇的输入. get skill!

Firefox下网页缩放时防止div被挤到下一层

http://wu110cheng.blog.163.com/blog/static/13334965420121120102439190/ Firefox下网页缩放时防止div被挤到下一层问题:三个div,一个div中包含两个浮动带有border边框的div:且样式设计中保证两个div全部宽度之和等于外层div的宽度.在火狐下缩放网页显示比例小于100%时,会导致右边div被挤到下一行. 案例: <style> *{ margin:0; padding:0;} #box{width:300

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,在测试时,一张输入图像,在卷积层conv5_3,feature map的shape是(1,512,M,N),这样一个高维矩阵,如何输出呢? 借用numpy中的numpy.savetxt可以轻松解决: import numpy as np import caffe ... feature_conv

Batch Normalization的算法本质是在网络每一层的输入前增加一层BN层（也即归一化层），对数据进行归一化处理，然后再进入网络下一层，但是BN并不是简单的对数据进行求归一化，而是引入了两个参数λ和β去进行数据重构

Batch Normalization Batch Normalization是深度学习领域在2015年非常热门的一个算法,许多网络应用该方法进行训练,并且取得了非常好的效果. 众所周知,深度学习是应用随机梯度下降法对网络进行训练,尽管随机梯度下降训练神经网络非常有效,但是它有一个缺点,就是需要人为的设定很多参数,比如学习率,权重衰减系数,Dropout比例等.这些参数的选择对训练结果至关重要,以至于训练的大多数精力都耗费在了调参上面.BN算法就可以完美的解决这些问题. 当我们使用了BN算法,我

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 大小以及反卷积的理解

(1)边长的计算公式是: output_h =(originalSize_h+padding*2-kernelSize_h)/stride +1 输入图片大小为200×200,依次经过一层卷积(kernel size 5×5,padding 1,stride 2),pooling(kernel size 3×3,padding 0,stride 1),又一层卷积(kernel size 3×3,padding 1,stride 1)之后,输出特征图大小为: (200-5+2*1)/2+1 为9

SharePoint下在Feature中动态Register/Remove HttpModule

在SharePoint开发时,你会遇到这样一个问题,Global.asax去哪儿?怎样添加一个Global.asax?怎样在Application_Start这个事件处理程序里设置初始化?似乎在Visual Studio中无法像纯ASP.NET开发那样轻松添加一个Global.asax. 当然找到这个Global.asax也不难,打开IIS,右键浏览对应网站,在网站根目录下你可以找到Global.asax.比如我的网站部署在C:\inetpub\wwwroot\wss\VirtualDirect

自组织神经网络介绍：自组织特征映射SOM(Self-organizing feature Map)，第三部分

前面两篇介绍了SOM的基本概念和算法,第一部分,第二部分,本篇具体展开一下应用中的一些trick设定. SOM设计细节输出层设计输出层神经元数量设定和训练集样本的类别数相关,但是实际中我们往往不能清除地知道有多少类.如果神经元节点数少于类别数,则不足以区分全部模式,训练的结果势必将相近的模式类合并为一类:相反,如果神经元节点数多于类别数,则有可能分的过细,或者是出现"死节点",即在训练过程中,某个节点从未获胜过且远离其他获胜节点,因此它们的权值从未得到过更新. 不过一般来说,如果对

PHP获取当前页面的URL作为参数以供下一层的页面可以返回上一层页面

1.基础url的获取 #测试网址: http://localhost/blog/testurl.php?id=5 //获取域名或主机地址 echo $_SERVER['HTTP_HOST']."<br>"; #localhost //获取网页地址 echo $_SERVER['PHP_SELF']."<br>"; #/blog/testurl.php //获取网址参数 echo $_SERVER["QUERY_STRING"

巴特西