224*224的图片如何卷积为112*112
时间: 2024-03-18 11:37:18 浏览: 16
将224*224的图片卷积为112*112的过程可以通过使用卷积操作和池化操作来实现。下面是一种常见的方法:
1. 卷积操作:使用一个卷积核(通常是一个小的矩阵)在输入图像上进行滑动,计算每个位置的卷积结果。卷积操作可以提取图像的特征。在这个例子中,我们可以使用一个3*3的卷积核。
2. 步长(stride):卷积操作时,卷积核每次滑动的步长。在这个例子中,我们可以选择步长为2,即每次滑动2个像素。
3. 填充(padding):为了保持输入和输出的尺寸一致,可以在输入图像的边缘填充一些像素。在这个例子中,我们可以选择不进行填充。
4. 激活函数:在卷积操作后,可以使用激活函数对结果进行非线性变换。常见的激活函数包括ReLU、Sigmoid等。
5. 池化操作:池化操作用于减小特征图的尺寸,并保留主要特征。常见的池化操作有最大池化和平均池化。在这个例子中,我们可以使用2*2的最大池化操作。
通过重复进行卷积和池化操作,可以逐渐减小特征图的尺寸,最终得到112*112的输出。
相关问题
224的图片在7*7的卷积、3的padding和2的stride后的特征图大小
经过卷积操作后的特征图大小计算公式为:
输出特征图大小 = (输入图片大小 - 卷积核大小 + 2 * padding) / stride + 1
给定输入图片大小为224,卷积核大小为7,padding为3,stride为2,代入计算公式得到:
输出特征图大小 = (224 - 7 + 2 * 3) / 2 + 1
= (224 - 7 + 6) / 2 + 1
= 223 / 2 + 1
= 111.5 + 1
= 112.5
由于特征图的大小通常是整数,所以最终的特征图大小为112。
resnet18网络结构
ResNet18是深度残差网络(ResNet)的一种,由微软亚洲研究院所提出,是一个包含18层的深度神经网络。它通过引入残差连接(residual connection)来解决深度神经网络训练过程中遇到的梯度消失(vanishing gradient)和梯度爆炸(exploding gradient)问题,进而使得网络可以更好地训练。
ResNet18的网络结构如下:
1. 输入层:224*224*3的RGB图片。
2. Conv1:卷积层,使用64个7*7的卷积核,步长为2,padding为3,输出为112*112*64的feature map。
3. MaxPool:池化层,使用3*3的池化核,步长为2,输出为56*56*64的feature map。
4. ResBlock1:残差块1,包含两个残差单元,每个残差单元包含两个卷积层和一个shortcut,输出为56*56*64的feature map。
5. ResBlock2:残差块2,包含两个残差单元,每个残差单元包含两个卷积层和一个shortcut,输出为28*28*128的feature map。
6. ResBlock3:残差块3,包含两个残差单元,每个残差单元包含两个卷积层和一个shortcut,输出为14*14*256的feature map。
7. ResBlock4:残差块4,包含两个残差单元,每个残差单元包含两个卷积层和一个shortcut,输出为7*7*512的feature map。
8. AvgPool:全局平均池化层,将7*7*512的feature map变成1*1*512的特征向量。
9. FC:全连接层,输出为1000维的向量,对应于ImageNet上的1000个类别。
10. Softmax:对输出进行softmax激活函数处理,得到各个类别的概率分布。