🔒Открыть пост
и посмотреть медиа
и посмотреть медиа
🤔 При свёртке картинки HxW матрицей 3х3, что получится в итоге?
При свёртке изображения размером \( H \times W \) ядром \( 3 \times 3 \) итоговый размер зависит от наличия паддинга (padding) и шага (stride).
🟠Если без паддинга (valid convolution) и шаг 1
При стандартной свёртке без паддинга каждый пиксель на краях теряется.
Размер выходного изображения:
(H - 3 + 1) \times (W - 3 + 1) = (H-2) \times (W-2)
Если было \( 5 \times 5 \), то станет \( (5-2) \times (5-2) = 3 \times 3 \).
🟠Если есть паддинг (same convolution) и шаг 1
Паддинг (обычно \( p=1 \)) добавляет границы, чтобы размер не менялся:
H_{\text{new}} = H, \quad W_{\text{new}} = W
Если было \( 5 \times 5 \), то с паддингом 1 размер останется \( 5 \times 5 \).
🟠Если шаг (stride) больше 1
Если stride = \( s \), то размер вычисляется так:
H_{\text{out}} = \frac{H - 3 + 2p}{s} + 1, \quad W_{\text{out}} = \frac{W - 3 + 2p}{s} + 1
Если было \( 5 \times 5 \), то
H_{\text{out}} = \frac{5 - 3}{2} + 1 = 2, \quad W_{\text{out}} = 2
Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний