【深度学习】计算卷积/池化后图片大小代码

原理

(图像尺寸-卷积核尺寸 + 2*填充值)/步长+1

自编代码

def calculate_size(width,height,conv_size,padding_num:int,stride):
    '''
    计算卷积池化后的图片尺寸
    Args:
        width: 原图片宽度
        height: 原图片高度
        conv_size: 卷积大小
        padding_num: 填充大小
        stride: 步长

    Returns:
        (池化后宽带,池化后高度)

    '''
    return (width-conv_size+2*padding_num)/stride+1,(height-conv_size+2*padding_num)/stride+1

示例：

print(calculate_size(64,64,3,1,2))

(32.5, 32.5)

启示

经研究发现：当卷积大小为3，填充大小为1，步长为1时图片尺寸不变

print(calculate_size(width=64,height=64,conv_size=3,padding_num=1,stride=1))

(64.0, 64.0)