deep-learning - E-net 深度学习架构

Question

该研究论文可在以下链接中找到：

https://arxiv.org/pdf/1606.02147.pdf

无法理解 Enet 架构的初始块。

在第 3 页的研究论文中给出的声明：

ENet 初始块。MaxPooling 是用非重叠的 2×2 窗口进行的，卷积有 13 个过滤器，串联后总计 16 个特征图。

所以问题是，我们如何在连接后得到 16 个过滤器？

Answer 1

举个例子，假设输入图像的暗淡为(128,128,3)，现在 conv 为((3,3),2,13)，其中2是步幅大小，13是过滤器的数量，我们得到的输出为(64,64,13)（基本卷积操作）。现在在右边的块中，我们有max-pool，它返回输出为(64,64,3)。在concat两个输出上，我们都有(64,64,16).