畳み込みニューラルネットワークの畳み込み演算の詳細な計算（概要）

目次

1. 输入图像为正方形
2. 输入图像为矩形
3. 卷积操作的三种模式
4. 池化操作
5. 空洞卷积

1. 画像は正方形です

W: 入力画像サイズ
F: コンボリューションカーネルサイズ
P: パディングパディング
S: ステップサイズ
N: コンボリューション後の出力画像サイズ

2. 画像は長方形、入力サイズはW×Hです

3. 畳み込み演算の 3 つのモード

3.1フル モード: 最初のピクセルに遭遇すると畳み込みが開始され、フル モードの畳み込み後の画像サイズは

このうち、ステップ サイズは 1、画像サイズは N1xN1、コンボリューション カーネル サイズは N2xN2、コンボリューション後の画像サイズは (N1+N2-1) x (N1+N2-1) です。

3.2同モード: 入力画像の畳み込み中心と中心部分のサイズを返します。同モード畳み込み後の画像のサイズは 1、ステップ サイズは 1、画像のサイズは N1xN1、画像のサイズ
は畳み込みカーネルは N2xN2、畳み込み後の画像のサイズは N1×N1 (ステップ サイズは 1、畳み込み後もサイズは変わりません)

3.3Vaild モード: スライディング ステップは S、画像サイズは N1xN1、コンボリューション カーネル サイズは N2xN2、コンボリューション後の画像サイズ: (N1-N2)/S+1、パディングは 0

4. プーリング動作

プーリング操作後のイメージのサイズは次のとおりです。

W: 画像の幅
H: 画像の高さ
F: コンボリューション カーネル サイズ
S: ステップ サイズ
D: 画像の深さ (チャネル数)

【余りがある場合は切り捨てとなります】

5. 激しい畳み込み

d: ホールコンボリューションのホールレート
p: パディング
K: コンボリューションカーネルのサイズ
S: ステップサイズ