空洞卷积输出大小计算公式

空洞卷积是一种卷积神经网络中的卷积操作，它可以增加卷积核的感受野，从而提高网络的性能。空洞卷积后特征图大小 o 的计算公式为：

o = (i + 2*p - dilation*(k-1) - 1)/s + 1

其中，i是输入大小，p是填充值的大小，dilation是空洞卷积的膨胀率，k是卷积核大小，s是步长大小。这个公式与普通卷积的计算公式类似，只是多了一个dilation参数。

举个例子，如果输入大小为28x28，卷积核大小为3x3，步长为1，填充值为0，膨胀率为2，那么空洞卷积后特征图大小为：

o = (28 + 2*0 - 2*(3-1) - 1)/1 + 1 = 24

因此，输出大小为24x24。

相关问题

转置卷积卷积输出尺寸计算

转置卷积的输出尺寸计算可以通过以下公式来确定：输出尺寸 = (输入尺寸 - 1) * 步长 + 感受野大小 - 2 * padding
其中，输入尺寸是指原始输入的大小，步长是指卷积核在输入上滑动的步幅，感受野大小是指卷积核的大小，padding是指在输入周围填充的像素数。这个公式可以帮助我们计算转置卷积的输出尺寸。引用提供了关于转置卷积输入输出参数的推导过程，可以更详细地了解转置卷积的计算公式和参数间的关系。引用中举了一个例子，通过已知的空洞卷积公式，可以计算出转置卷积的输出尺寸。而引用则解释了转置卷积的作用和与普通卷积的联系。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [转置卷积理论解释（输入输出大小分析）](https://blog.csdn.net/Dr_maker/article/details/125630089)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [卷积输出尺寸和转置卷积输出尺寸的计算方式](https://blog.csdn.net/qq_34914551/article/details/89361957)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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空洞卷积怎么计算padding

空洞卷积通过在卷积核中插入空洞来控制卷积核感受野的大小，从而增加了卷积核的感受野和输出特征图的大小，提高了特征提取能力。计算空洞卷积的padding时，可以按照以下步骤进行：

1. 首先计算空洞卷积前的输入特征图大小。假设输入特征图的大小为H×W，其中H表示高度，W表示宽度。

2. 计算空洞卷积后的输出特征图大小。假设空洞卷积的步长为S，卷积核大小为K，空洞大小（或称为膨胀率）为D。那么输出特征图的大小可以通过以下公式计算：
Output size = [(H + 2*padding - D*(K-1) - 1)/S] + 1
其中，输出特征图的高度和宽度都可以使用该公式计算得出。

3. 根据需要控制的输出特征图大小，可以通过解上述公式来求解padding的值。通过适当调整padding的大小，可以实现对输出特征图大小的控制。

需要注意的是，padding的值应该是非负整数，且需要满足特征图大小的要求。通常，padding的值越大，输出特征图的大小就越大。

总之，计算空洞卷积的padding时，需要根据输入特征图的大小、卷积核的大小和步长，以及空洞大小来确定输出特征图的大小，进而通过调整padding的大小来满足输出特征图的要求。