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1 feature map的计算

以feature map的大小区分conv1 conv2 … 在conv1或conv2中feature map的大小是不变的，从conv1到conv2的某种操作feature map大小才会改变。
以VGG16为例，padding=0的池化操作改变feature map大小。
实际上在卷积或池化后：
feature map size = output size
n filters = n channels = n feature map（n=64,128,256,512,1024…）

一个input image：WxH=224x224的RGB,c=3或k=3的三通道图像，经过Conv1_1feature map的大小为224x224,通道的改变即为卷积核的个数变化。

c：图像通道数 w：图像宽度 h：图像高度

公式：W=H=(n+2p-f)/s+1

本文标签： 特征mapFPNfeatureobject

版权声明：本文标题：FPN及其feature map特征融合（CVPR2016：Feature Pyramid Networks for Object Detection） 内容由热心网友自发贡献，该文观点仅代表作者本人， 转载请联系作者并注明出处：https://www.elefans.com/xitong/1729533940a1205170.html， 本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌抄袭侵权/违法违规的内容，一经查实，本站将立刻删除。