【基础理论】卷积之步长(strides)

在卷积神经网络中，strides是用于定义卷积层中滤波器/内核滑动步长的一个重要参数。strides表示滤波器在输入数据上每次滑动的距离，通常是个小于核大小的整数。例如，输入数据大小为7 x 7，滤波器大小为3 x 3，strides设置为2时，滤波器会按照2个元素为一步，在输入数据上滑动。若strides=1，则滤波器...

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Kernel_size（内核尺寸）：2D卷积窗口的宽度和高度，常见值有(1,1), (3,3), (5,5), (7,7)。对于大图像，考虑使用更大的内核以学习更大空间特征。 Strides（步长）：卷积的移动步长，一般保持为默认值，但有时增大步长以减小输出体积。 Padding（填充）：选择'valid'或'same'，'same'保...

至此，我们已经理解了如何通过 as_strided 函数高效实现卷积算法，只需调整 shape 和 strides 参数以匹配卷积核的大小和步长。对于更复杂的多维数组和不同尺寸的卷积核，我们同样可以调整 shape 和 strides 参数以获得所需的矩阵结构，进而实现高效的卷积操作。此外，对于四维数组的情况（例如，X.shape = ...

tf.nn.conv2d()函数有六个参数，其中input是输入图片（[batch, 长, 宽, 通道数]），filter是卷积核（[长, 宽, 输入通道数, 输出通道数]），strides定义了卷积核的移动步长，而padding则控制了边缘处理方式。以一个实例来说明：假设输入数据是[100, 80, 100, 4]，卷积核是[8, 8, 4, 32]...

strides：卷积时在图像每一维的步长，这是一个一维的向量，长度4 padding：string类型的量，只能是”SAME”,”VALID”其中之一，这个值决定了不同的卷积方式（后面会介绍）use_cudnn_on_gpu：bool类型，是否使用cudnn加速，默认为true 结果返回一个Tensor，这个输出，就是我们常说的feature map ...

在进行反卷积时，需要考虑padding和strides参数。padding参数决定了输入特征图边缘的填充，而strides参数则影响着卷积核在特征图上的移动步长。通过调整这些参数，反卷积可以实现不同类型的上采样效果，包括无填充、填充为kernel大小减一（full padding）以及带有微步的填充。微步卷积，即fractional stride ...

ERFNet采用了编码-解码器架构，不同层的特征映射需要融合以获得细腻输出。在下采样阶段采用2x2的maxpooling和3x3卷积（2 strides）concat，以及交错使用空洞卷积，以获得更多信息。上采样部分仅用于调整细节并与输入匹配，采用步长为2的反卷积层。实验结果显示，ERFNet在Cityscapes数据集上的IoU达到69.7，精度...