文件名称:
PyTorch中的padding(边缘填充)操作方式
开发工具:
文件大小: 119kb
下载次数: 0
上传时间: 2020-12-23
详细说明：简介
我们知道，在对图像执行卷积操作时，如果不对图像边缘进行填充，卷积核将无法到达图像边缘的像素，而且卷积前后图像的尺寸也会发生变化，这会造成许多麻烦。
因此现在各大深度学习框架的卷积层实现上基本都配备了padding操作，以保证图像输入输出前后的尺寸大小不变。例如，若卷积核大小为3×3，那么就应该设定padding=1，即填充1层边缘像素；若卷积核大小为7×7，那么就应该设定padding=3，填充3层边缘像素；也就是padding大小一般设定为核大小的一半。在pytorch的卷积层定义中，默认的padding为零填充。
self.conv = nn.Conv2d(in_channels=
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