Computer vision 全卷积神经网络caffe实现中上核层的核尺寸

我正在努力理解caffe的实现。对于中的upscore层实现，它设置

kernel\u size=64

。在阅读原始文章时，我没有找到此设置的描述，我们需要设置

内核大小=64

的原因是什么

n.fc6, n.relu6 = conv_relu(n.pool5, 4096, ks=7, pad=0)
n.drop6 = L.Dropout(n.relu6, dropout_ratio=0.5, in_place=True)
n.fc7, n.relu7 = conv_relu(n.drop6, 4096, ks=1, pad=0)
n.drop7 = L.Dropout(n.relu7, dropout_ratio=0.5, in_place=True)
n.score_fr = L.Convolution(n.drop7, num_output=21, kernel_size=1, pad=0,
    param=[dict(lr_mult=1, decay_mult=1), dict(lr_mult=2, decay_mult=0)])
n.upscore = L.Deconvolution(n.score_fr,
    convolution_param=dict(num_output=21, kernel_size=64, stride=32,
        bias_term=False),
    param=[dict(lr_mult=0)])
n.score = crop(n.upscore, n.data)
n.loss = L.SoftmaxWithLoss(n.score, n.label,
        loss_param=dict(normalize=False, ignore_label=255))

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