净伦 2023-12-03 22:36 采纳率: 0%
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Unet上采样的cat步骤的疑问

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图中的这个feature map参数,从头到尾只出现了这一次,但是会和前面需要cat的x部分shape吻合,想请问一下,这个参数是怎么传进来的?

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  • CSDN-Ada助手 CSDN-AI 官方账号 2023-12-04 09:00
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    • 这篇博客: 卷积神经网络记录(一)基础知识整理中的 如何计算输出的 Feature Map 的 shape? 部分也许能够解决你的问题, 你可以仔细阅读以下内容或跳转源博客中阅读:

      设:

      • 输入数据的长宽分别是 、h_in、w_in
      • Filter 的宽度是 f
      • Padding 是 ppp
      • 输出数据的长宽分别是 hout、wouth_out、 w_outhoutwout
      • 步长 stride 是 sss

      那么输出的特征图的长度可以表示为(宽度的计算方式也是一样的):
      hout=hin−f+2ps+1 h_out = \frac{h_in-f+2p}{s}+1 hout=shinf+2p+1
      在证明上,直接根据变化前后边长的等量关系建立方程求解即可。


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