CNN卷积输出尺寸计算(公式+实例)

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计算公式

无论多么复杂的网络,其输出尺寸(Width 或 Height)都遵循下面这个黄金公式:

参数含义:

注意: 如果结果不是整数,通常采用"向下取整"(Floor),但在某些框架的特定 Padding 模式下会有不同,建议以整数对齐为准。

公式解释

  • W−F: 你的桌布长度减去尺子长度,得到的是尺子能移动的总范围。
  • +2P: 如果你在桌布两端各接长了一块(Padding),你的移动范围就变大了。
  • ÷S: 尺子不是一毫米一毫米挪的,而是一跳一跳挪的。除以步长,就是算算一共能跳多少下。
  • +1: 这是一个最容易忘掉的项!因为尺子起始位置本身就占了一次计数。

具体例子


例子3:下采样(缩小图片)

假设输入 7x7,卷积核 3x3,填充 0,步长 2。

计算:

结果: 输出尺寸为 3x3。可以看到,步长 S=2 成功让图像面积缩小了 4 倍以上。

特殊情况:空洞卷积

此时卷积核的有效尺寸F会发生变化

  • 如果卷积核大小为 k,空洞率为 d,则等效卷积核大小 F=k+(k−1)(d−1)。
  • 把这个新的 F 代入上面的黄金公式即可。
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