也就是说320*320*64的输入经过一个步距为2同时通道数为256的卷积,输出的是160*160*256结果
时间: 2023-07-23 13:58:26 浏览: 49
不完全正确。假设输入张量的形状为 [batch_size, height, width, channels] = [1, 320, 320, 64],经过步距为2同时通道数为256的卷积操作后,输出的形状应该是 [batch_size, height, width, channels] = [1, 160, 160, 256]。
在步距为2的卷积操作中,卷积核在水平和垂直方向上每次移动的步长为2。由于输入张量的尺寸是320x320,当步距为2时,经过卷积操作后,输出张量的尺寸会减小一半,变为160x160。而通道数保持不变,仍然是256。所以最终输出的形状为 [1, 160, 160, 256]。
相关问题
卷积输入通道小于输出通道
当卷积输入通道小于输出通道时,这种情况通常出现在神经网络的某些层中,比如在卷积层中。这意味着卷积核的深度(即卷积核的第三个维度大小)要大于输入的通道数,也就是说,每个卷积核会对输入数据的多个通道进行卷积操作,生成输出张量的多个通道。
这种情况下,卷积核的参数数量会比输入通道数少,这可以减少网络的计算复杂度,同时也可以增加网络的非线性能力。在实际应用中,这种设计方法常常用于深度神经网络的中间层,以提高网络的性能和效率。
128*128的三通道图像经过self.conv1 = nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=4, stride=2, padding=1)
### 回答1:
这个操作会将图像的大小缩小一半并增加64个通道。也就是说,最终输出的特征图的大小将变为64×64×64。其中,64是通道数,64×64是特征图的高和宽。这个卷积层的作用是提取图像的低级特征,例如边缘和纹理。
### 回答2:
首先,输入的三通道图像尺寸为128×128。经过self.conv1 = nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=4, stride=2, padding=1),图像通道数从3变为了64,kernel的大小为4×4,stride为2,padding为1。
首先,padding=1表示在原始的图像周围加上一圈0的像素值,扩充为130×130的大小。
然后,进行卷积操作。kernel的大小为4×4,表示每次卷积计算的窗口大小为4×4的区域。stride为2表示每次在水平和垂直方向上移动2个像素。
在卷积的过程中,首先取出一个4×4的窗口,与输入图像进行卷积操作。由于kernel_size为4,stride为2,所以每次卷积计算的窗口是不重叠的。
卷积操作的结果是生成一个64通道的特征图,每个通道大小为64×64。
由于padding=1,所以输出特征图的尺寸变为65×65。
最后,由于kernel的大小为4×4,每次卷积计算的窗口为4×4,并且stride为2,表示每次移动2个像素。因此,最后特征图的尺寸变为33×33。即经过self.conv1后,输入的128×128的三通道图像被转换为33×33的64通道特征图。
### 回答3:
经过self.conv1 = nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=4, stride=2, padding=1)的操作,将得到一个新的图像。这个操作是一个卷积操作,它的输入是一个128*128大小的三通道(RGB)图像,输出是一个64通道的图像,其大小为64*64。
这个操作的具体过程如下:首先,对输入图像进行填充操作,填充值为1,即在原始图像的边缘上填充1个像素。填充是为了保持图像尺寸在卷积过程中的保持大小不变。然后,使用大小为4*4的卷积核对填充后的图像进行卷积操作。卷积核的大小是卷积操作中的一个参数,它决定了卷积核的大小。卷积操作是通过将卷积核与输入图像上的像素进行逐个相乘,再求和的方式来实现的。最后,卷积操作的步长是2,表示卷积核每次在水平和垂直方向上移动2个像素。步长的设定决定了卷积核在输入图像上滑动的速度,越大速度越快。卷积操作的目的是提取图像中的特征信息,得到新的图像。
综上所述,经过self.conv1 = nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=4, stride=2, padding=1)操作后,我们得到一个64通道的图像,大小为64*64。这个图像包含了输入图像中的特征信息,并且在尺寸上有所减小。
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