做网站怎么插音乐循环,忻府网站建设,friday wordpress,环境设计非对称卷积的特征图尺寸计算 此处只例举输入图像是正方形的情况。设输入图像尺寸为WxW#xff0c;卷积核尺寸为ExF#xff0c;步幅为S#xff0c;Padding为P#xff0c;卷积后的特征图尺寸为#xff1a; 矩形卷积 如果输入图像是正方形#xff0c;尺寸为WxW#xff0c…非对称卷积的特征图尺寸计算 此处只例举输入图像是正方形的情况。设输入图像尺寸为WxW卷积核尺寸为ExF步幅为SPadding为P卷积后的特征图尺寸为 矩形卷积 如果输入图像是正方形尺寸为WxW卷积核尺寸为FxF步幅为SPadding使用P经过该卷积层后输出的特征图尺寸为NxN 如果输入图像是矩形尺寸为WxH卷积核的尺寸为FxF步幅为S图像深度(通道数)为CPadding使用P则
非对称卷积的验证程序如下
import torch
import torch.nn as nnimport torcha torch.randn(1, 32, 640, 640) # 创建一个1x32x640x640的输入BNWH格式
conv3x1 torch.nn.Conv2d(32, 32, (3, 1),stride2,padding(1,0)) # 3x1卷积
conv1x3 torch.nn.Conv2d(32, 32, (1, 3),stride1,padding(0,1)) # 1x3卷积
conv3x3 torch.nn.Conv2d(32, 32, (3, 3),stride2,padding1) # 1x3卷积
conv1x1 torch.nn.Conv2d(32, 32, (1, 1),stride2,padding0) # 1x1卷积out conv3x1(a)
print(out.shape) # 进行了3x1后的output的形状
out conv1x3(out) # 对1x3后的结果输出形状
print(out.shape)
out conv3x3(a)
print(out.shape)
out conv1x1(a)
print(out.shape)
torch.Size([1, 32, 320, 320])
torch.Size([1, 32, 320, 320])
torch.Size([1, 32, 320, 320])
torch.Size([1, 32, 320, 320])
