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。

相关问题

一个军基层的卷积核大小为5*5,padding=2,stride=1,输出通道为3,没有偏置,对于3*10

卷积核大小为5*5表示该卷积核的尺寸是5行5列，padding=2表示在输入的特征图周围补充2行2列的0值，stride=1表示卷积核每次滑动的步长为1，输出通道为3表示经过卷积操作后得到的特征图数量为3张，没有偏置表示在卷积操作中不使用偏置项。

对于输入的特征图3*10，经过卷积操作后，得到的输出特征图大小的计算公式如下：

输出特征图的高度 = (输入特征图的高度 + 2 * padding - 卷积核的高度) / 步长 + 1
输出特征图的宽度 = (输入特征图的宽度 + 2 * padding - 卷积核的宽度) / 步长 + 1

根据上述公式，对于3*10的输入特征图，卷积核大小为5*5，padding=2，stride=1的情况下，计算得到输出特征图的大小为7*12（高度为7，宽度为12），输出通道为3张。

因此，经过该军基层的卷积操作后，输入特征图3*10经过卷积计算后将得到3张7*12的输出特征图。

224*224的图片如何卷积为112*112

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。