Question

我有以下参数：

in_height = 28
in_width = 28
stride (s) = 2
padding (p) = 'SAME'

'SAME'填充的想法是当s = 1时输入地图和输出地图尺寸（高度，宽度）应该保持相同

因此，如果我能够使用以下内容获得填充大小：

(28 + 2*p - 5) + 1 = 28
Solving gives p = 2

这意味着2的每一边都应该有一个填充

使用p=2输出地图大小为：

(28 + 4 -5)/2 + 1 = 14

来自Tensorflow文档，Same Padding：

out_height = ceil(float(in_height) / float(strides[1]))
out_width  = ceil(float(in_width) / float(strides[2]))

pad_along_height = max((out_height - 1) * strides[1] +
                    filter_height - in_height, 0)
pad_along_width = max((out_width - 1) * strides[2] +
                   filter_width - in_width, 0)
pad_top = pad_along_height // 2
pad_bottom = pad_along_height - pad_top
pad_left = pad_along_width // 2
pad_right = pad_along_width - pad_left

要遵循以上原则：

out_height = ceil(28.0/2.0) = 14.0
out_width = ceil(28.0/2.0) = 14.0

因此

pad_along_height = max((14.0 -1)*2 + 5 - 28,0) = 3
pad_along_width = max((14.0 -1)*2 + 5 - 28,0) = 3

pad_top = 3 // 2 = 1
pad_bottom = 3//2 - pad_top = 2
pad_left = pad_along_width // 2 = 1
pad_right = pad_along_width - pad_left = 2

这是否意味着图像应该在左上方和右上方填充1在顶部，2在底部填充？

Answer 1

我正在查看他们实际验证过的Tensorflow文档：

请注意，除以2表示可能存在时的情况两侧的填充（顶部与底部，右侧与左侧）相互关闭。在这种情况下，底部和右侧总是得到一个额外的填充像素。例如，当pad_along_height为5时，我们填充2个像素顶部和底部3个像素。请注意，这是不同的来自现有的库，如cuDNN和Caffe，它们是明确的指定填充像素的数量并始终填充相同的数量两侧的像素。

张量流 - 相同的填充计算

1 个答案: