卷积神经网络怎么计算输出特征图的大小
谷歌人工智能写作项目：神经网络伪原创
卷积神经网络 测试图像和 训练图像 大小要一样吗
这取决于你的卷积神经网络中是否存在全连接层，因为不同于全连接层，卷积神经网络中的参数是卷积核的权重，与输入大小无关写作猫。
如果是全卷积网络，那么对于输入的图像分辨率要求不高，可以大小随意，不过多少应该会有影响。不过如果其中含有全连接层就需要保证输入图像大小一致，可以通过线性插值的方式进行放缩。
如何计算卷积神经网络中接受野尺寸
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感受野计算时有下面的几个情况需要说明：（1）第一层卷积层的输出特征图像素的感受野的大小等于滤波器的大小（2）深层卷积层的感受野大小和它之前所有层的滤波器大小和步长有关系（3）计算感受野大小时，忽略了图像边缘的影响，即不考虑padding的大小，关于这个疑惑大家可以阅读一下参考文章2的解答进行理解这里的每一个卷积层还有一个strides的概念，这个strides是之前所有层stride的乘积。
即strides（i）=stride(1)*stride(2)*...*stride(i-1)关于感受野大小的计算采用toptodown的方式，即先计算最深层在前一层上的感受野，然后逐渐传递到第一层，使用的公式可以表示如下： RF=1#待计算的featuremap上的感受野大小forlayerin（toplayerTodownlayer）:RF=((RF-1)*stride)+fsizestride表示卷积的步长；fsize表示卷积层滤波器的大小用python实现了计算Alexnetzf-5和VGG16网络每层输出featuremap的感受野大小，实现代码：#!/usr/bin/envpythonnet_struct={'alexnet':{'net':[[11,4,0],[3,2,0],[5,1,2],[3,2,0],[3,1,1],[3,1,1],[3,1,1],[3,2,0]],'name':['conv1','pool1','conv2','pool2','conv3','conv4','conv5','pool5']},'vgg16':{'net':[[3,1,1],[3,1,1],[2,2,0],[3,1,1],[3,1,1],[2,2,0],[3,1,1],[3,1,1],[3,1,1],[2,2,0],[3,1,1],[3,1,1],[3,1,1],[2,2,0],[3,1,1],[3,1,1],[3,1,1],[2,2,0]],'name':['conv1_1','conv1_2','pool1','conv2_1','conv2_2','pool2','conv3_1','conv3_2','conv3_3','pool3','conv4_1','conv4_2','conv4_3','pool4','conv5_1','conv5_2','conv5_3','pool5']},'zf-5':{'net':[[7,2,3],[3,2,1],[5,2,2],[3,2,1],[3,1,1],[3,1,1],[3,1,1]],'name':['conv1','pool1','conv2','pool2','conv3','conv4','conv5']}}imsize=224defoutFromIn(isz,net,layernum):totstride=1insize=iszforlayerinrange(layernum):fsize,stride,pad=net[layer]outsize=(insize-fsize+2*pad)/stride+1insize=outsizetotstride=totstride*stridereturnoutsize,totstridedefinFromOut(net,layernum):RF=1forlayerinreversed(range(layernum)):fsize,stride,pad=net[layer]RF=((RF-1)*stride)+fsizereturnRFif__name__=='__main__':print"layeroutputsizesgivenimage=%dx%d"%(imsize,imsize)fornetin():print'************netstructruenameis%s**************'%netforiinrange(len(net_struct[net]['net'])):p=outFromIn(imsize,net_struct[net]['net'],i+1)rf=inFromOut(net_struct[net]['net'],i+1)print"LayerName=%s,Outputsize=%3d,Stride=%3d,RFsize=%3d"%(net_struct[net]['name'][i],p[0],p[1],rf)。
卷积神经网络处理规格不同的图片
卷积神经网络中用1*1 卷积有什么作用或者好处
1*1卷积的主要作用有以下几点：1、降维（dimensionreductionality）。
比如，一张500*500且厚度depth为100的图片在20个filter上做1*1的卷积，那么结果的大小为500*500*20。2、加入非线性。
卷积层之后经过激励层，1*1的卷积在前一层的学习表示上添加了非线性激励（non-linearactivation），提升网络的表达能力；
卷积神经网络里输入图像大小何时是固定，何时是任意
。
卷积神经网络有以下几种应用可供研究：1、基于卷积网络的形状识别物体的形状是人的视觉系统分析和识别物体的基础，几何形状是物体的本质特征的表现，并具有平移、缩放和旋转不变等特点，所以在模式识别领域，对于形状的分析和识别具有十分重要的意义，而二维图像作为三维图像的特例以及组成部分，因此二维图像的识别是三维图像识别的基础。
2、基于卷积网络的人脸检测卷积神经网络与传统的人脸检测方法不同，它是通过直接作用于输入样本，用样本来训练网络并最终实现检测任务的。
它是非参数型的人脸检测方法，可以省去传统方法中建模、参数估计以及参数检验、重建模型等的一系列复杂过程。本文针对图像中任意大小、位置、姿势、方向、肤色、面部表情和光照条件的人脸。
3、文字识别系统在经典的模式识别中，一般是事先提取特征。提取诸多特征后，要对这些特征进行相关性分析，找到最能代表字符的特征，去掉对分类无关和自相关的特征。
然而，这些特征的提取太过依赖人的经验和主观意识，提取到的特征的不同对分类性能影响很大，甚至提取的特征的顺序也会影响最后的分类性能。同时，图像预处理的好坏也会影响到提取的特征。