caffe卷积原理
来源:互联网 发布:淘宝商品资质 编辑:程序博客网 时间:2024/04/29 13:52
原理说明
caffe中的卷积计算是将卷积核矩阵和输入图像矩阵变换成两个大的矩阵,然后进行相乘得到的结果,如下图所示。
具体参数如下:
Feature Matrix
Feature Matrix的大小为
N=((imageh+2×padh−hernelh)/strideh+1)×(imagew+2×padw−kernele)/stridew+1) imageh :输入图像高度,即N×C×W×H 中的H imagew :输入图像宽度,即N×C×W×H 中的W padh :在输入图像的高度方向两边各增加padh 个单位长度padw :在输入图像的宽度方向两边各增加padw 个单位长度kernelh :卷积核的高度kernelw :卷积核的宽度strideh :高度方向的滑动步长stridew :宽度方向的滑动步长
因此,
Filter Matrix
Filter Matrix的大小为
Output Matrix
Output Matrix是Filter Matrix和Feature Matrix的乘积,是一个
caffe卷积原理图
参考文献
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知乎上贾扬清大神的回答
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