CV基础

CV中的特征维度变换

CNN的卷积核通道数 = 卷积输入层的通道数
CNN的卷积输出层通道数(深度)= 卷积核的个数

设输入图像尺寸为WxW，卷积核尺寸为FxF，步幅为S，Padding使用P,经过该卷积层后输出的图像尺寸为NxN:$N=\frac{W-F+2P}{S}+1$

池化计算：

$W=\frac{W-F}{S}+1,H=\frac{H-F}{S}+1$

空洞卷积变换计算

$W=\frac{W-d(F-1)+2p}{S}+1$,d为空洞率，正常卷积为1，F为卷积核大小