【问题标题】:Same padding when kernel size is even内核大小均匀时相同的填充
【发布时间】:2021-02-05 03:20:31
【问题描述】:

当内核大小为奇数时,我们可以手动计算必要的填充以使输出与输入具有相同的维度,从而创建相同的填充。

但是我们如何计算具有偶数大小的内核的填充尺寸(例如:(2x2)?

【问题讨论】:

  • 像 3x3 一样计算但不填充右下角怎么样?
  • 如果是 4x4 你只需要计算 5x5 然后从右边和底部减去 1

标签: deep-learning pytorch conv-neural-network zero-padding


【解决方案1】:

我使用填充作为 1 和膨胀作为 2 得到相同的填充。

【讨论】:

    【解决方案2】:

    注意这两个公式的

    1. pad= (filter_size - 1 )/ 2
    2. o/p 特征图维度= (i/p 特征图维度 - filter_size + 2(pad))/步幅 + 1

    假设您的 i/p 尺寸为 28x28,并且您想要相同的填充意味着您的 o/p 尺寸相同,即 28x28。 我假设你的步幅为 1

    让我们来计算填充量, 垫 = (2 - 1) / 2 = 1 / 2 将此值代入方程 2)

    o/p 特征图=(28 - 2 + 2(1/2))/1 + 1 =28

    因此最后一个答案是您的 o/p 特征图的维度,(因此已验证)

    【讨论】:

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