padding操作

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之前对卷积网络中padding操作一直存在错误理解，以为padding=SAME为输入和输出尺寸一样大，但是最近看了一些论文和资料后发现，之前的理解错误，下面是tensorflow中源码的实现，可以看出padding=VALID和padding=SAME的计算公式
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python中的padding操作代码实现
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04-02 3515
pad_1D: 例如：每个batch中的音素的padding，每个音素先用一个一维int编号表示，每句话的音素序列是不等长的，需要将每个batch中的所有句子的音素序列按照最长的padding成等长的形式。 代码及输入输出格式： import numpy as np def pad_1D(inputs, PAD=0): def pad_data(x, length, PAD): x_padded = np.pad( x, (0, length - x
OpenCV—padding操作
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OpenCV—padding操作 CV_EXPORTS_W void copyMakeBorder(InputArray src, OutputArray dst, int top, int bottom, int left,
padding(卷积中的填充)
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一个6x6的图像，3x3的卷积核，每一行卷积的过程类似，如图卷积核每走一步（第一个黑框到第一个绿框），输出一个像素。所以要计算卷积后图像的大小，需要知道图像大小及卷积核大小。(6-3)+1的结果为4，所以得到的卷积图像大小为4x4。公式为(图片大小 - 卷积核大小) + 1，这里的(图片大小 - 卷积核大小)意味着卷积核移动的次数，移动3次（绿色框），输出3个像素，+1意味着第一次计算卷积，即卷积核初始位置不需要移动的那一次。令原图像大小为，卷积核大小为。 所以在步长为1的情况下，则卷积后图像边长为，即移动
手撕卷积神经网络历险记 三、padding操作图解
Willen_的博客
08-24 460
手撕卷积神经网络历险记 三、padding操作图解   由于之前做了公众号版本，所以直接附上链接，可以直接点开查看 欢迎关注公众号一起交流！   基于上一篇，卷积前向传播c++实现 我们开始讲解padding，链接如下： https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU4NTU5MzAzNw==&mid=2247483703&idx=1&amp...
CSS基础教程（二十）padding（填充）：CSS Padding：网页布局的“舒适区”与“安全气囊” [特殊字符]️[特殊字符]
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09-11 500
还在为网页元素挤作一团而头疼？CSS padding（内边距）就是你的布局救星！这篇深度解析将带你探索padding的奥秘：从基础用法、简写技巧到实际应用场景，揭秘如何用padding打造呼吸感设计、增强交互体验甚至解决居中难题。文末附完整示例，一键复制就能让按钮更诱人、卡片更精致、布局更灵活——告别拥挤设计，让元素轻松“喘口气”！
Padding
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08-22 358
padding:Padding(填充)属性定义元素边框与元素内容之间的空间。padding 简写属性在一个声明中设置所有内边距属性。 内边距，与margin 外边距相对。
关于padding操作的简单解释
qq_39413349的博客
10-09 1397
关于padding操作的简单解释 在一般的卷积神经网络里会使用padding操作，用于填充图像周围区域，使得输出的特征图达到想要的尺寸：一般认为输入特征图为m x m 大小，卷积核为n x n大小，则在输出时的图像大小为 (m-n+1) x (m-n+1) 此处是没有进行填充的。 关于此类不做边缘填充的卷积网络会有很明显的问题：特征图在不断缩小，边缘信息传递弱化。 特征图在不断缩小： 显而易见 m-n+1 <= m , n&g
padding
m0_45868903的博客
09-15 265
本文针对OCR cls模型中，不同尺寸图片resize后得到的图像可能会进行不均匀拉伸，导致图像不清晰。因此考虑在图像resize前先对图像进行padding操作，使之实现均匀缩放。（本人正在探索阶段，该想法未必可以提高准确率） 上代码： import os import cv2 import numpy as np import argparse def process(input_dir, out_dir): for filename in os.listdir(input_dir):
填充填充_填充ncc_添加了padding，可以padding成240_320，但这个padding操作ncc工具不支持
09-01
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PyTorch中的padding(边缘填充)操作方式
12-23
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np.pad()函数进行padding操作
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padding有两种设置方式：
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08-03 3576
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【1】padding 与 元素的尺寸   ——对块级元素    （1） 当width 为非 auto 时，padding 会影响元素尺寸    （2） 当width 为 auto 或box-sizing 为 border-box 时,padding 不会影响元素尺寸 ——对内联元素   （1） 水平 padding 影响尺寸，垂直 padding 不影响尺寸，但会影响背景占
图像padding操作
06-03
### 图像处理中的 Padding 操作实现方法 在图像处理中，Padding 是一种常见的预处理技术，用于解决卷积操作导致的图像缩小问题或边缘信息丢失问题。以下是几种实现 Padding 操作的方法及其特点： #### 1. 使用 PyTorch 实现 Padding PyTorch 提供了灵活的 Padding 方法，可以通过 `torch.nn.functional.pad` 或自定义 Padding 层来实现[^2]。例如，零填充（Zero Padding）是最常用的方式，但在某些情况下可能导致边缘伪影。此时可以考虑镜像填充（Reflection Padding）或其他类型的填充。 代码示例： ```python import torch import torch.nn.functional as F # 输入张量 (模拟一个3x3的图像) input_tensor = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]], dtype=torch.float32).unsqueeze(0).unsqueeze(0) # 零填充 (p=1) padded_tensor_zero = F.pad(input_tensor, (1, 1, 1, 1), mode='constant', value=0) print("Zero Padding:\n", padded_tensor_zero.squeeze()) # 镜像填充 (p=1) padded_tensor_reflect = F.pad(input_tensor, (1, 1, 1, 1), mode='reflect') print("Reflect Padding:\n", padded_tensor_reflect.squeeze()) ``` #### 2. 使用 OpenCV 实现 Padding OpenCV 提供了 `cv.copyMakeBorder` 函数，能够方便地对图像进行边界扩充[^4]。通过指定 `top`, `bottom`, `left`, `right` 参数以及边界类型（如常数值填充、复制边缘等），可以实现多种 Padding 方式。 代码示例： ```python import cv2 import numpy as np # 创建一个 3x3 的图像 img = np.ones((3, 3), dtype=np.uint8) * 255 # 使用常数填充 (值为0) padded_img = cv2.copyMakeBorder(img, 1, 2, 3, 4, cv2.BORDER_CONSTANT, value=0) print("Padded Image Shape:", padded_img.shape) print(padded_img) ``` #### 3. 自定义 Padding 实现 如果需要更灵活的控制，可以使用 NumPy 手动实现 Padding。以下是一个简单的例子，展示如何通过上下左右填充特定值来扩展图像尺寸[^5]。 代码示例： ```python import numpy as np def padding(data, num=20): """ 对数据进行 Padding 操作 """ padding1 = np.zeros((data.shape[0], int(num / 2))).astype(int) - 1 padding2 = np.zeros((int(num / 2), data.shape[1])).astype(int) - 1 # 左右填充 data = np.hstack((padding1, data)) data = np.hstack((data, padding1)) # 上下填充 data = np.vstack((padding2, data)) data = np.vstack((data, padding2)) return data # 示例输入 data = np.arange(12).reshape(3, 4) padded_data = padding(data, num=10) print("Original Data:\n", data) print("Padded Data:\n", padded_data) ``` #### 4. 常见 Padding 类型 - **Zero Padding**：用零填充边界，简单高效但可能引入伪影[^2]。 - **Reflection Padding**：用镜像像素填充边界，适合避免伪影的场景。 - **Replication Padding**：用边缘像素重复填充边界[^3]。 - **Constant Padding**：用指定常数值填充边界[^4]。 #### 计算公式与输出尺寸 当对图像进行 Padding 后，输出尺寸可以通过以下公式计算[^3]： \[ \text{Output Size} = \text{Input Size} + 2 \times p - k + 1 \] 其中： - \( p \) 是填充的数量， - \( k \) 是卷积核大小。 --- ### 总结 Padding 操作在图像处理中具有重要作用，能够避免卷积操作带来的图像缩小和边缘信息丢失问题。根据具体需求，可以选择合适的工具（如 PyTorch、OpenCV 或自定义实现）和填充类型（如 Zero Padding、Reflection Padding 等）来实现 Padding。
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