caffe的pool层和convolution层的疑问

构建的网络中用到了concat将两个分支连接起来,这两个分支分别做了pool和convolution,使用的kernel_size, stride, pad都是一样,但是在某些h*w情况下,他们输出的blob的h, w维度是不一样的; pool和conv的h和w的输出都可以通过(h-f+2p)/2+1来计算,输出会不一致?
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陶潜水

赞同来自: alex68 Amor_

conv计算输出宽高时除stride是向下取整,pool是向上取整,用了ceil函数,所以相同输入相同配置参数时可能出现结果不一样的,应该也就差个1吧

piaobuliao

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输入的图像h*w都一样 两个分支你确定参数啥都一样?

Amor_

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其确实这样的,对于某些特征图出现小数点的情况,pool和conv输出就不一样了,具体改进方法还没找到。LL要是找到方法了求分享。

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