pytorch学习：nn.ReflectionPad2d()

最新推荐文章于 2024-11-07 09:18:03 发布

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博客介绍了ReflectionPad2d()的功能，即对数据进行padding，给出了计算输出尺寸的公式，如H(out) = H(in) + paddingTop + paddingBottom等，还通过测试案例表明是以复制方式进行padding。

nn.ReflectionPad2d()
功能：对数据进行padding
公式：
H(out) = H(in) + paddingTop + paddingBottom
W(out) = W(in) + paddingLeft + paddingRight

案例：

import torch
import torch.nn as nn
x = torch.randin((2,3,3,3))
pad = nn.ReflectionPad2d((2,2,1,1)) # left,right,top,bottom
out = pad(x) #(shape=(2,3,5,7))

测试了一下发现是以复制进行padding。
input:
在这里插入图片描述
out:

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反射填充详解ReflectionPad2d(padding)

NorthSmile的博客

08-30

6935

这种填充方式是以输入向量的边界为对称轴，以设定的padding大小为步长，将输入向量的边界内padding大小的元素，对称填充。1）当padding=(2,2,1,1)时，表示向量以左、右、上、下边界为对称轴，左、右、上、下分别填充宽度为2,2,1,1的元素。1）当padding=(1,2)时，表示向量以边界为对称轴，左右两边分别填充宽度为1、2的元素。1）当padding=1时，表示向量以边界为对称轴，左、右、上、下四个边界均填充宽度为1的元素。图中白线、黑线代表以此为轴，红色、绿色块代表填充元素。...

【Python深度学习】零基础掌握Pytorch Padding Layers nn.ReflectionPad方法

Mr数据杨

02-18

283

通过对和的探索，可以见到这些反射填充方法在数据处理中的独特价值。它们通过镜像反射输入数据的边界，不仅增加了数据的尺寸，还保持了数据的原始特性和结构。这种技术在许多领域都有应用，从图像处理到音频分析，再到三维模型的建构。正如古代宫殿中那些对称的图案一样，这些方法在现代技术中创造了一种和谐与美感，同时也提高了深度学习模型处理各种复杂数据的能力。

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Pytorch nn.ReflectionPad2d(镜像填充)

hxxjxw的博客

04-12

2943

nn.ReflectionPad2d()：利用输入边界的反射来填充输入张量。其填充方式为新的dim值使用反方向的最下边元素的值这是在风格迁移中用到的操作。镜像填充的方式相比于前面使用固定数值进行填充，有可能获得更好的卷积结果 torch.nn.ReflectionPad2d(padding) 可以看出第一行第一列的4是原来右下角的4，第一行第二列的3原来左下角的3 ...

torch.nn.ReflectionPad2d()的用法简介

LionZYT的博客

09-08

1万+

最近在看Pix2PixHD的源码时，发现里面有几处用了nn.ReflectionPad2d()这个函数，查阅了官方文档和网上的资料后，终于弄明白了这个函数的用处。函数用途：对输入图像以最外围像素为对称轴，做四周的轴对称镜像填充。填充顺序：左->右->上->下对于一个4维的Tensor，当只指定一个padding参数时，则表示对四周采用相同的填充行数。 # 对四周都填充3行 nn.ReflectionPad2d(3) 以下为计算实例： >>...

图解边界反射填充 torch.nn.ReflectionPad2d()及其意义

weixin_37977006的博客

04-22

3094

图解边界反射填充 torch.nn.ReflectionPad2d()及其意义，通俗易懂。

nn.ReflectionPad2d()

最新发布

09-06

`nn.ReflectionPad2d` 是 PyTorch 中的一个填充层，它属于填充操作的一种具体实现。填充操作在深度学习中是一个常见的操作，用于在输入张量的边界添加额外的元素，以改变输入的尺寸。`nn.ReflectionPad2d` 使用输入...

nn.ReflectionPad2d

05-18

`nn.ReflectionPad2d` 是 PyTorch 中的一个二维反射填充层，用于在二维卷积操作中对输入进行边界填充。它会通过将输入张量沿着边界进行反射，来填充额外的边界像素。具体来说，假设输入张量的形状为 `(N, C, H, W)...

Pytorch CUDA Reflect Padding 算子实现详解

kebijuelun的博客

03-20

1635

通过这篇博客，我们简单介绍了 CUDA 和反射填充的概念和应用，提供了实际的代码实现理解和对应资源的链接，希望能帮助读者更深入地理解并利用这些技术。

六、边界反射填充 nn.ReflectionPad2d()详解及意义

panchang199266的博客

12-04

1418

1、nn.ReflectionPad2d()详解参见：图解pytorch padding方法 ReflectionPad2d 2、nn.ReflectionPad2d()意义：对于卷积操作，最边缘的像素一般无法处理，因为卷积核中心到不了最边缘像素。这时需要先将图片边界填充，再进行卷积操作，最后将扩充的边界去掉，则原图像每个像素都进行了卷积。

图解pytorch padding方法 ReflectionPad2d

Mao_Jonah的博客

02-22

3540

torch.nn.ReflectionPad2d(padding)这个函数简单来说就是：利用输入边界的反射来填充输入张量。官方文档里给了该padding的输入输出如下所示： CLASS torch.nn.ReflectionPad2d(padding: Union[T, Tuple[T, T, T, T]]) Input: (N,C,Hin,Win)(N, C, H_{in}, W_{in})(N,C,Hin,Win) Output: (N,C,Hout,Wout)(N, C, H_{ou

nn.ReflectionPad2d(1)

啾啾的博客

11-07

533

是 PyTorch 中的一个函数，用于在二维数据（通常是图像）的边界上应用反射填充（reflection padding）。这种填充方式通过反射图像边缘的像素来扩展图像，而不是简单地复制边缘像素或用常数填充。

常见的几种填充方式：ZeroPad2d/ReflectionPad2d...（Pytorch）

NorthSmile的博客

08-30

3287

可看到在输入中H_in=2,W_in=5，而输出中为H_out=2+1+1=4,W_out=5+2+2=9。可看到在输入中H_in=2,W_in=5，而输出中为H_out=2+1+1=4,W_out=5+1+1=7。最后进行填充时，左面填充pad_left=1个左边界复制品，而右面填充pad_right=2个右边界复制品。结果：可看到原始输入的左、右、上、下四个边界依次填充pad_left=1,pad_right=2,pad_top=3,pad_bottom=4大小的边界复制品。...

torch.nn.ReflectionPad2d()用法

realjc的博客

11-03

5633

ReflectionPad2d是一种边界填充方法，与常规的零填充相比，填充内容来自输入，在GAN中使用比较常见。下面是pytorch文档中的两个使用例子： >>> m = nn.ReflectionPad2d(2) >>> input = torch.arange(9, dtype=torch.float).reshape(1, 1, 3, 3) >>> input tensor([[[[0., 1., 2.], [3., 4.