Tensorflow中padding的两种类型SAME和VALID

最新推荐文章于 2021-09-02 11:28:28 发布
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jifaley
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反卷积操作之Tensorflow中tf.conv2d_transpose()理解
怂怂的博客
10-15 1054
Tensorflow里面的反卷积操作： 使用tf.conv2d_transpose()实现反卷积，也叫做转置卷积，反卷积操作是卷积的反向操作。 tf.conv2d_transpose(value, filter, output_shape, strides, padding="SAME", data_format="NHWC", name=None) value：指需要做反卷积的输入图像，...
tensorflow中padding方式理解：same与valide
baidu_27279299的博客
10-06 752
对于“VALID”，输出的形状计算如下：  new_height=new_width=⌈(W–F+1)S⌉ 对于“SAME”，输出的形状计算如下：  new_height=new_width=⌈WS⌉ 其中，W为输入的size，F为filter为size，S为步长，⌈⌉为向上取整符号。
tensorflow学习笔记(三十二):conv2d_transpose ("解卷积")
jacke121的专栏
01-27 4049
tensorflow学习笔记(三十二):conv2d_transpose ("解卷积") deconv解卷积，实际是叫做conv_transpose, conv_transpose实际是卷积的一个逆向过程，tf 中， 编写conv_transpose代码的时候，心中想着一个正向的卷积过程会很有帮助。 想象一下我们有一个正向卷积:  input_shape = [1,5,5,3] 
关于tensorflow中Conv2D与Conv2DTranspose的same与valid算法
weixin_42670810的博客
09-02 1074
在tensorflow对图片的卷积操作，常用到2D卷积层Conv2D与2D反卷积层Conv2DTranspose。 这些卷积层中都有两个个padding方式，“same"与"valid” same 保持输入输出宽高一致 公式： Conv2D : W = ceil(W`/S） Conv2DTranspose : W = W`*S W`: 输入宽或高 S: strides 步长 ceil：向上取整 import tensorflow as tf x = tf.random.normal((2,7,7,
keras中conv2d,conv2dTranspose的Padding详细介绍
疯狂的鸡窝
12-15 7304
keras中padding详细介绍背景详细介绍conv2D演示代码Conv2d演示结论CONV2Dtranspose演示代码 背景 conv2d和conv2dTranspose属于最常用的层,但在keras的实现中关于padding的部分有点模糊,周末趁着空闲做了一些尝试,来实验padding的valid和same参数在实际过程中如何操作的. 详细介绍 conv2D演示代码 conv2D部分 v_...
宏观理解TensorFlow中两种padding方式“SAME”和“VALID”
织席贩履之辈
05-25 501
多次被困在padding的选择上，网上有很多解释，有的说VALID就是padding=0，还有的说SAME就是维持卷积后的featuremap和卷积前的featuremap大小一样。 这些说法其实都不够准确，下面具体谈谈我的理解。 VALID的字面意思就是有效性，所以设计它的目的就是告诉卷积操作只对原图像的pixel进行卷积，如果最右边或最下边余下的pixels不能满足卷积核(stride>1)该方向的下一次滑动操作，则放弃掉该方向下一次滑动及其对应的卷积操作。具体计算公式如下： new_width
理解tf.pad()及tensorflow卷积中的padding方式(“SAME”和“VALID”)
jancis的博客
01-12 1412
最近细看了一下yolov3的代码，对其中的填充语法小结一下，方便之后回顾复习。 首先说一下填充的作用： 填充（即代码中的padding），就是在矩阵的周围补0，一般用于进行卷积操作之前，使得每个输入像素都能作为卷积核窗口的中心。 以下面这段代码为契机首先理解tf.pad()： def _fixed_padding(inputs, kernel_size): #这里的inputs format为'NHWC' pad_total = kernel_size - 1 ...
Tensorflow2.* keras padding=valid or same ZeroPadding 边界填充设置
Forrest97的博客
05-19 1248
目录边界填充目的计算公式layers.ZeroPadding2Dpadding='valid' or 'same''valid''same' 边界填充目的 在卷积操作中有效控制特征层的size 计算公式 h'=|(h+p-k)/s| +1 其中， h’表示卷积后特征层的高 p表示上下填充的行数 k表示卷积核在高度方向上的大小 s表示滑动补上 | |表示取整 同理可得到 w’=|(w+p-k)/s| +1 layers.ZeroPadding2D layers.ZeroPadding2D可以定义padding
tensorflow中padding
最新发布
02-27
主要存在两种填充模式：“SAME” 和 “VALID”。每种模式决定了输入数据如何被处理以及输出尺寸的计算方式。 对于 `padding='VALID'` 的情况，表示不应用任何额外的零填充到输入张量边界上。这意味着只有当滤波器...
反卷积操作Conv2DTranspose
09-24 1万+
上采样(Upsample) 在CNN网络中，输入图像通过卷积操作提取特征后，输出的尺寸常会变小，而有时我们需要将图像恢复到原来的尺寸以便进行进一步的计算(比如：图像的语义分割)，那么我们需要实现图像由小分辨率到大分辨率的映射的操作，叫做上采样(Upsample)。 上采样多多种方法，比如最近邻插值(Nearest neighbor interpolation)、双线性插值(Bi-linear interpolation)等，反卷积也是上采样的一种方法。反卷积，也叫转置卷积，它并不是正向卷积的...
[深度学习]转置卷积(Transposed Convolution)
北望花村
10-16 8124
一.写在前面 在GAN（Generative Adversarial Nets， 直译为生成式对抗网络）中，生成器G利用随机噪声Z，生成数据。那么，在DCGAN中，这部分是如何实现呢？这里就利用到了Transposed Convolution（直译为转置卷积），也称为Fractional Strided Convolution。那么，接下来，从初学者的角度，用最简单的方式介绍什么是转置卷积，以及...
TensorFlow中padding卷积的两种方式“SAME”和“VALID”
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syyyy712的博客
05-10 6万+
最近在用tensorflow搭建卷积神经网络，遇到了一个比较棘手的问题，我一直理解的padding有两个值，一个是SAME，一个是VALID，如果padding设置为SAME，则说明输入图片大小和输出图片大小是一致的，如果是VALID则图片经过滤波器后可能会变小。 如下图： 从程序中可以看出我的输入是5*5*3，过滤器是3*3*3，padding设置的值是SAME，所以我一开始预想的是...
笔记3：pytorch.nn.Conv2d如何计算输出特征图尺寸？如何实现Tensorflow中的“same”和“valid”功能
David's Tweet
12-18 1万+
1 pytorch.nn.Conv2d实现机制 1.1 Conv2d简介 参数说明： stride(步长)：控制cross-correlation的步长，可以设为1个int型数或者一个(int, int)型的tuple。 padding(补0)：控制zero-padding的数目。 dilation(扩张)：控制kernel点（卷积核点）的间距; 也被称为 "à trous"算法. ...
tensorflow padding之SAME和VALID
AI蜗牛之家
08-23 2918
看paper的时候看到same padding的说法，之前撸代码的时候用过tensorflow中的same padding，但是现在具体怎么用的记不清了，查了网上的资料，总感觉很多有些晦涩，也不能说错，但是就是好像没说清楚的样子，容易让人产生歧义。特此整理一波。 （依旧会借鉴前人哦~~~） 在卷积函数conv2d和pooling函数中都会用到下面的这种padding方式~ 在用tensorf...
tf.layers.conv2d_transpose的用法
zhongnianmo的博客
07-20 1万+
本文主要讲经过tf.layers.conv2d_transpose函数（反卷积操作）后得到特征图大小，对于反卷积操作的具体数学公式大家可以参考这一篇（讲得很仔细）： https://www.zhihu.com/question/50349594 tf.layers.conv2d_transpose函数里面有几个参数是基本需要设置，分别是inputs,filters,kernel_size,st...
TensorFlow中CNN的两种padding方式“SAME”和“VALID”
Vuko_Coding Zone
10-15 1100
在用tensorflow写CNN的时候，调用卷积核api的时候，会有填padding方式的参数，找到源码中的函数定义如下（max pooling也是一样）： def conv2d(input, filter, strides, padding, use_cudnn_on_gpu=None, data_format=None, name=None) 源码中对于padd...
【TensorFlow】conv2d函数参数解释以及padding理解
一步一脚印
06-24 1万+
conv2d函数参数含义详解以及padding方式理解
反卷积（转置卷积）Conv2DTranspose 输出的尺寸大小
weixin_39393430的博客
05-10 1571
keras的Conv2DTranspose The size of the input feature map: (N, N) Conv2dTranspose(kernel_size=k, padding, strides=s) padding=‘same’ ，输出尺寸 = N × s padding=‘valid’，输出尺寸 = (N-1) × s + k
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