CNN中两种padding方式VALID和SAME

最新推荐文章于 2024-06-24 10:17:22 发布
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本文详细解释了卷积神经网络中的两种填充方式：Valid卷积和Same卷积。Valid卷积不进行填充，输出大小为(n-f+1)×(n-f+1)；Same卷积通过填充使输出大小与输入大小保持一致，填充尺寸p=(f-1)/2，适用于f为奇数的情况。

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Valid卷积意味着不填充，这样的话，如果你有一个n×n的图像，用一个f×f的过滤器卷积，它将会给你一个(n-f+1)×(n-f+1)维的输出。

Same卷积，那意味你填充后，你的输出大小和输入大小是一样的。根据这个公式n-f+1，当你填充p个像素点，n就变成了n+2p，最后公式变为n+2p-f+1。因此如果你有一个n×n的图像，用p个像素填充边缘，输出的大小就是这样的(n+2p-f+1)×(n+2p-f+1)。如果你想让n+2p-f+1=n的话，使得输出和输入大小相等，如果你用这个等式求解p，那么p=(f-1)/2。所以当f是一个奇数的时候，只要选择相应的填充尺寸，你就能确保得到和输入相同尺寸的输出。

codeSniper、
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CNN中stride（步幅）和padding（填充）的详细理解
G果的博客
08-25 6万+
网上一些解释，我觉还是有点不全面，我梳理一手： 步幅：卷积核经过输入特征图的采样间隔 填充：在输入特征图的每一边添加一定数目的行列，使得输出的特征图的长、宽 = 输入的特征图的长、宽 两个参数的核心： 设置步幅的目的：希望减小输入参数的数目，减少计算量 设置填充的目的：希望每个输入方块都能作为卷积窗口的中心 在边长=5的输入矩阵各边填充1层，全部填充0，采用边长=3的卷积核，全部卷积核的中心构成原输入 首先从一个问题入手： 问题：一个尺寸 a*a 的特征图，经过 b*b 的卷积层，步幅（stri
卷积神经网络（CNN）-Padding介绍
最新发布
jianqimingtian的博客
10-13 1402
卷积神经网络（CNN）-Padding介绍
TensorFlow中CNN的两种padding方式“SAME”和“VALID”
专心扫地
05-27 298
https://blog.youkuaiyun.com/wuzqchom/article/details/74785643
【学习10】CNN、validation set、Spatial Transformer Layer
Raphael9900的博客
12-06 695
机器学习
CNN：full卷积，same卷积，valid卷积
qq_42018521的博客
10-16 2635
原图经过full卷积图像会变大，经过same卷积尺寸不变，valid卷积尺寸会缩小。应用场景不通，具体看下文：
CNN中的conv2d中的两种padding计算方法
自动驾驶行业学习、交流
07-23 1410
目录padding='VALID'padding='SAME'ref padding=‘VALID’ new_height=new_width=[(W−F+1)S]new\_height=new\_width=[\frac{(W-F+1)}{S}]new_height=new_width=[S(W−F+1)​] padding=‘SAME’ new_height=new_width=[WS]new\_height=new\_width=[\frac{W}{S}]new_height=new_width=[S
填充（Padding）是卷积神经网络（CNN）中一种技术，填充的主要目的是
m0_51200050的博客
06-24 1280
填充（Padding）是卷积神经网络（CNN）中一种技术，通过在输入特征图的边缘添加像素，以控制输出特征图的空间维度。
Tensoeflow:Tensorflow的padding到底是怎么一回事？（‘valid’和‘same’，附源码解释）
Felaim的博客
03-10 899
tensorflow的padding到底是怎么一回事？ 之前设计网络的时候，就大概算了一下feature map的输入输出的形状，padding呢一般就是两种，一种是‘valid’的方式，另外一种是‘same’方式，特别具体的怎么计算都记不太清了，结果转caffe model的时候发现，两种的padding方式是不同的，于是想在弄弄清楚tensorflow到底是怎么个padding方式，结果网上一...
opencv:卷积涉及的基础概念，Sobel边缘检测代码实现及Same（相同）填充与Vaild（有效）填充
瞳瞳瞳呀
05-23 1633
滤波 线性滤波可以说是图像处理最基本的方法，它可以允许我们对图像进行处理，产生很多不同的效果。 卷积 卷积的概念： 卷积的原理与滤波类似。但是卷积却有着细小的差别。 卷积操作也是卷积核与图像对应位置的乘积和。但是卷积操作在做乘积之前，需要先 将卷积核翻转180度，之后再做乘积。 卷积的数学定义： 一般称为g为作用在f上的filter或kernel 卷积解决的问题： 卷积负责提取图像中的局部特征 对于滤波器，也有一定的规则要求： 1）滤波器的大小应该是奇数，这样它才有一个中心，例如3x3，5x5或者7x7
CNN初探（一）------补充
GG的专栏
02-09 2252
Convolution Arithmetic为了简化情况，假设输入(input)、特征块(kernel)、补零(padding)以及步长(strides)在不同轴上的长度均相等，分别为i、k、p、s。No zero padding, unit strideso=i−k+1,其中s=1,p=0 o=i-k+1,\\ 其中s=1, p=0 Zero padding, unit strideso=i−k+
卷积神经网络中的 Full、Same 和 Valid 卷积
学IT，找陈寒
09-15 2973
卷积神经网络是一种受到生物视觉系统启发的神经网络，特别适用于处理具有网格结构的数据，如图像。CNN的核心思想是通过卷积操作从输入数据中提取特征，然后将这些特征传递给全连接层进行分类或回归等任务。卷积操作包括卷积核（或滤波器）的滑动以及卷积核与输入数据的点积运算。在这个过程中，卷积核在输入数据上滑动，不同的滑动方式会导致 Full、Same 和 Valid 三种卷积模式。
padding=“valid“和“same“的区别以及输出尺寸计算
ruyingcai666666的博客
08-22 7202
padding=valid表示without padding，padding=same表示with zero padding 设输入图像尺寸为W，卷积核尺寸为F，步幅为S，Padding使用P，则经过卷积层或池化层之后的图像尺寸为（W-F+2P）/S+1。 （1）如果参数是‘’SAME’’，那么计算只与步长有关，直接除以步长 W / S(除不尽，向上取整) （2）如果参数是‘VALID’,那么计算公式如上：(W – F + 1) / S （结果向上取整） ...
如何计算padding大小
李鑫o_O
07-10 9250
根据tensorflow中的conv2d函数，我们先定义几个基本符号 1、输入矩阵 W×W，这里只考虑输入宽高相等的情况，如果不相等，推导方法一样，不多解释。 2、filter矩阵 F×F，卷积核 3、stride值 S，步长 4、输出宽高为 new_height、new_width 当然还有其他的一些具体的参数，这里就不再说明了。 我们知道，padding的方式在tensorflow
tensorflow中卷积参数same和valid运算之后的维度计算公式
LinFengOnlyOne的博客
07-18 2736
这里单独把计算卷积之后的维度的公式拿出来，方便查看  1.卷积后尺寸计算 （理论上） out_height=ceil( (in_height+2pad-filter_height)/strides[1]+1 ） out_width=ceil( (in_width+2pad-filter_width)/strides[2] +1 ） 2.tensorflow中对卷积后尺寸的计算进行了简化调整，基于卷...
CNN神经网络之一维卷积、二维卷积详解
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凌逆战的博客
07-19 2万+
作者：凌逆战 地址：https://www.cnblogs.com/LXP-Never/p/10763804.html 在看这两个函数之前，我们需要先了解一维卷积(conv1d)和二维卷积(conv2d)，二维卷积是将一个特征图在width和height两个方向进行滑动窗口操作，对应位置进行相乘求和；而一维卷积则只是在width或者height方向上进行滑动窗口并相乘求和。 一维卷积：...
tesorflow 填充‘same’与‘valid’
优快云1HAO的博客
06-19 435
源码： #coding=utf-8 import tensorflow as tf # case 2 input = tf.Variable(tf.random_normal([1, 256, 256, 3])) op1 = tf.layers.conv2d(inputs=input, filters=164, kernel_size=(7, 7), strides=(2, 2), pa...
cnn padding
03-12
可以回答这个问题。Padding 是指在卷积神经网络中，对输入数据进行填充，以...CNN 中的 Padding 分为两种，一种是 Valid Padding，即不进行填充，另一种是 Same Padding，即进行填充，使得输出的大小与输入的大小相同。
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