给定卷积核的尺寸,如何计算特征图大小?
时间: 2023-05-31 22:02:54 浏览: 49
假设输入特征图的大小为 $W_1 \times H_1$,卷积核的大小为 $F \times F$,步长为 $S$,填充大小为 $P$,则输出特征图的大小为:
$W_2 = \lfloor \frac{W_1 - F + 2P}{S} \rfloor + 1$
$H_2 = \lfloor \frac{H_1 - F + 2P}{S} \rfloor + 1$
其中 $\lfloor x \rfloor$ 表示向下取整。
需要注意的是,如果 $S=1$,则输出特征图的大小与输入特征图的大小相同。如果 $P=0$,则不需要填充。
相关问题
给定卷积核的尺寸,如何计算特征图大小
假设输入图像大小为 $W_{in} \times H_{in}$,卷积核大小为 $K \times K$,步长为 $S$,填充为 $P$,则输出特征图大小为:
$$W_{out} = \frac{W_{in} - K + 2P}{S} + 1$$
$$H_{out} = \frac{H_{in} - K + 2P}{S} + 1$$
其中,$W_{out}$ 和 $H_{out}$ 分别表示输出特征图的宽度和高度。由此可知,卷积核的尺寸、步长和填充都会影响输出特征图的大小。
请用python设计实现卷积操作的函数,其参数包括:(卷积核空间尺寸kernel_size,卷积通道c,步长Stride),生成随机初始化,服从均值为0,方差为1的高斯分布的卷积核,对自选的灰度图像进行卷积,并输出卷积结果,要求卷积后图像大小不改变。(提示:Padding可由kernel_size计算得到。)
你可以使用NumPy库来实现卷积操作。以下是一个示例函数,可以根据给定的参数进行卷积操作:
```python
import numpy as np
from scipy.signal import convolve2d
def convolve(image, kernel_size, c, stride):
# 生成随机初始化的卷积核
kernel = np.random.normal(0, 1, size=(kernel_size, kernel_size, c))
# 计算padding大小
padding = (kernel_size - 1) // 2
# 添加padding
padded_image = np.pad(image, ((padding, padding), (padding, padding)), mode='constant')
# 进行卷积操作
result = convolve2d(padded_image, kernel, mode='valid')[::stride, ::stride]
return result
```
这个函数使用`np.random.normal`函数生成服从均值为0,方差为1的高斯分布的随机初始化卷积核。然后,使用`np.pad`函数为输入图像添加padding,保证卷积后图像大小不改变。最后,使用`scipy.signal.convolve2d`函数进行卷积操作,并根据步长来进行采样。返回的结果即为卷积后的图像。
你可以将灰度图像作为`image`参数传递给这个函数,然后根据你的需求设置`kernel_size`、`c`和`stride`的值来进行卷积操作。
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