http://blog.csdn.net/cheese_pop/article/details/51955915

将整个分成两部分，左边部分，右边部分。右边部分每次其实都是移动stride这么大，左边部分到底需要多少其实无所谓，并不影响计算。

feature map计算大小公式的更多相关文章

  1. TensorFlow与caffe中卷积层feature map大小计算

    刚刚接触Tensorflow,由于是做图像处理,因此接触比较多的还是卷及神经网络,其中会涉及到在经过卷积层或者pooling层之后,图像Feature map的大小计算,之前一直以为是与caffe相同 ...

  2. CNN中下一层Feature map大小计算

    符号表示: $W$:表示当前层Feature map的大小. $K$:表示kernel的大小. $S$:表示Stride的大小. 具体来讲: 整体说来,和下一层Feature map大小最为密切的就是 ...

  3. capsule network——CNN仅仅考虑了“有没有”的问题，没有考虑feature map的结构关系。这个结构关系包括位置，角度等。Capsule layer的输出也跟feature map的max-pooling输出不同，capsule layer的输出是一个向量，这个向量包含了位置，大小，角度等信息，这是feature map仅能输出一个值所不具备的；训练比较慢

    capsule network--<Dynamic Routing Between Capsules> from:https://zhuanlan.zhihu.com/p/31491520 ...

  4. Convolutional Neural Networks(4):Feature map size,Padding and Stride

    在CNN(1)中,我们用到下图来说明卷积之后feature maps尺寸和深度的变化.这一节中,我们讨论feature map size, padding and stride. 首先,在Layer1 ...

  5. 在CNN网络中roi从原图映射到feature map中的计算方法

    在使用fast rcnn以及faster rcnn做检测任务的时候,涉及到从图像的roi区域到feature map中roi的映射,然后再进行roi_pooling之类的操作.比如图像的大小是(600 ...

  6. CNN中feature map、卷积核、卷积核的个数、filter、channel的概念解释

    CNN中feature map.卷积核.卷积核的个数.filter.channel的概念解释 参考链接: https://blog.csdn.net/xys430381_1/article/detai ...

  7. 目标检测性能评价——关于mAP计算的思考

    1. 基本要求 从直观理解,一个目标检测网络性能好,主要有以下表现: 把画面中的目标都检测到--漏检少 背景不被检测为目标--误检少 目标类别符合实际--分类准 目标框与物体的边缘贴合度高-- 定位准 ...

  8. pytorch中，不同的kernel对不同的feature map进行卷积之后输出某一个channel对应的多个feature map如何得到一个channel的feature map

    实际上在卷积操作的时候,比如说,我某一层输出的feature map的size为4713*13 channel的数目为7,设经过某卷积层之后,网络输出的feature map的channel的数目为1 ...

  9. 卷积层feature map输出到文本

    本系列文章由 @yhl_leo 出品,转载请注明出处. 文章链接: http://blog.csdn.net/yhl_leo/article/details/52166388 以VGG_16的网络为例 ...

随机推荐

  1. Asp.net后台创建HTML

    为了使HTML界面中的内容能根据数据库中的内容动态显示用户需要的内容,或者根据权限不同要显示同而实现页面内容的动态创建 使用HtmlGenericControl创建HTML标签 引入命名空间: usi ...

  2. .net 反射构造你自己的“匿名”对象

    由于近来项目的底层架构某些特殊需求及场景的需要要求动态build一个对象, 属性名称个类与类型都是外界动态传入的. 不多说废话,直接上我最原始的代码: public static Type GetMy ...

  3. Unity AnimatorController注意事项

    通过assetbundle加载的单独打包AnimatorController使用下面方法赋值 Go.GetComponent<Animator>().runtimeAnimatorCont ...

  4. Unity学习(六)5.x依赖打包

    http://blog.sina.com.cn/s/blog_89d90b7c0102w2ox.html unity5已经封装好了接口,所以依赖打包并没有那么神秘和复杂了. 打包: 1.定义好资源的a ...

  5. Source Insight 入门设置

    在添加工程时,如果想添加文件夹下所有的文件,应该选择 “add tree” Source Insight 类名显示乱码解决 最近重新安装里source insight,但是打开文件后,类名显示乱码? ...

  6. 笔记-JavaWeb学习之旅5

    CP30的演示 package cn.itcast.datasourcejdbc; import com.mchange.v2.c3p0.ComboPooledDataSource; import j ...

  7. java模拟进程调度之模拟抢占试多级轮转调度（附带可视化解决方案）

    1.简介一下多级轮转调度 多级轮转调度是一种提高调度效率的解决方案,简单讲就是讲要执行的程分成几个优先级的列队即例如三个,第一个列队分10个时间片,第二个列队分配1000个时间片,第三个列队表示100 ...

  8. shell学习（5）- sort

    Linux sort命令用于将文本文件内容加以排序. sort可针对文本文件的内容,以行为单位来排序. 参数如下: -b 忽略每行前面开始出的空格字符. -c 检查文件是否已经按照顺序排序. -d 排 ...

  9. 统计最长回文串（传说中的Manacher算法）Hihocoder 1032

    算法的核心就在这一句上了:p[i] = min(p[2*id-i], p[id] + id - i); #include <iostream> #include <cstdio> ...

  10. 爬虫之图片懒加载技术、selenium和PhantomJS

    爬虫之图片懒加载技术.selenium和PhantomJS   图片懒加载 selenium phantomJs 谷歌无头浏览器 一.图片懒加载 什么是图片懒加载? 案例分析:抓取站长素材http:/ ...