卷积神经网络中的padding理解

原创 已于 2023-03-13 13:46:53 修改 · 2.7k 阅读 · 7 ·
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#cnn #计算机视觉 #深度学习

于 2023-03-11 11:35:40 首次发布
padding在卷积神经网络中用于解决因卷积导致的特征映射尺寸减小和边缘信息丢失问题。通过对输入图像边缘填充像素，保持featuremap尺寸与原始输入一致，增强边缘信息的处理。

前言

在进行卷积神经网络中，经常用到padding，padding在卷积神经网络中起到什么样的作用呢，又是如何发挥作用的呢？本文就此谈下自己看法。

代码中的显示

model.add(Conv2D(filters  = 32,kernel_size = [3,3],strides = [1,1
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卷积神经网络pdf讲义超详细
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卷积神经网络（CNN）-Padding介绍
jianqimingtian的博客
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卷积神经网络（CNN）-Padding介绍
Padding（填充） ——卷积神经网络（CNN）
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在多次卷积操作中，如果不使用填充，每次卷积都会导致输出尺寸减小，最终可能使得图像的边缘信息丢失得很快。通过适当的填充，可以减缓尺寸的减小，避免信息丢失过快。是卷积神经网络（CNN）中的一个概念，它是指在输入图像的周围增加额外的边界，以便在卷积操作中更好地处理图像边缘的信息。填充通常使用零值进行填充。在进行卷积操作时，卷积核在图像边缘处可能无法完全覆盖，导致输出图像尺寸缩小。通过填充，可以确保卷积核能够涵盖图像的边缘，从而保留更多的信息。使用填充可以减缓图像尺寸的减小，有助于在深层网络中保持足够的感受野。
卷积神经网络之padding操作
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卷积过程padding的理解
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Padding是填充的意思，用在卷积网络当中。当有一张 6 X 6 的图片，经过 3 X 3 的卷积核卷积之后（不使用padding）会得到一张 4 X 4 大小的图片，从输入到输出的计算方式为：(n-f+1)*(n-f+1) 如图1所示。 ...
卷积神经网络的padding（四）
monk96的博客
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卷积的边界填充
神经网络3-卷积神经网络一文深度理解
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卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）是一类包含且具有的前馈神经网络（Feedforward Neural Networks），主要用于图像识别、语音识别和自然语言处理等任务，是深度学习（deep learning）的代表算法之一。卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）是一种专门用来处理具有的数据的神经网络。例如和。卷积网络是指那些至少在网络的一层中使用卷积运算来替代一般的矩阵乘法运算的神经网络。
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 1493
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。
卷积神经网络之Padding
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填充能解决图像边缘的像素点（如左上角的）只被卷积一次的情况，相当于被忽略了，而中间像素点却可以被多次卷积的情况。 两种Padding方式，1）Valid：代表不填充，即P=0； 2）Same：代表填充后输出矩阵的大小与原矩阵保持一致，即P = （f-1）/2 ,其中过滤器的大小为 f X f。 ...
动手学深度学习 - 卷积神经网络 - 7.3. Padding 和 Stride
最新发布
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04-24 1373
📘 本文对应李沐《动手学深度学习》7.3 节内容，讲解 CNN 中控制特征图尺寸变化的两个关键技术：Padding（填充）与 Stride（步幅）。
padding(卷积中的填充)
路人的博客
07-13 1万+
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
卷积神经网络的padding是什么？如何计算？
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当stride = 1，dilation=1，卷积公式的输出为H_out = H_in+2p-k+1，要保证H_out = H_in,所以2p = k-1,p = (k-1)/2。假设输入尺寸是 5×5，卷积核大小是 3×3，步幅为 1。我们希望卷积操作后的输出尺寸与输入相同。根据公式推导得，P = (S(H-1)-H+K)/2,当S=2,上述例子为，P = floor[(8-4+3)/2]=3。
卷积神经网络——padding的理解
qq_38331273的博客
12-02 1611
原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/baidu_36161077/article/details/81165531 首先看一下以下代码吧！ from keras.layers import Conv2D,Dense,Flatten from keras.models import Sequential model = Sequential() model.add(Conv2D(filters = 32,kernel_size = [3,3],strides = [1,1],padd
对卷积神经网络中padding的一点理解
Microstrong
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padding的用途：（1）保持边界信息，如果没有加padding的话，输入图片最边缘的像素点信息只会被卷积核操作一次，但是图像中间的像素点会被扫描到很多遍，那么就会在一定程度上降低边界信息的参考程度，但是在加入padding之后，在实际处理过程中就会从新的边界进行操作，就从一定程度上解决了这个问题。（2）可以利用padding对输入尺寸有差异图片进行补齐，使得输入图片尺寸一致。（3）在卷积神经网...
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1. 当padding 为VALID时： 输出宽和高的公式代码为： output_width = (input_width - filter_width + 1) / strides_width; (结果向上取整) output_height = (input_height - filter_...
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  其他来源： 另一个来源： padding的两种方式的区别：   
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如果没有 padding，每次卷积核移动计算后，都会导致卷积的输出尺寸变小，最终可能使得输入图像的边缘信息丢失，而填充了 padding 则有助于保留图像的边缘信息，防止信息在卷积过程中逐渐减小甚至丢失。Padding 指的是在输入图像的周围添加额外的像素值，用来以扩大输入图像的尺寸，这些额外填充的像素值通常设置为零，卷积操作在这个填充后的输入图像上进行。而在有些时候，我们希望卷积的输出尺寸与输入相同。如上图，从一个俯视图的角度来看待一个卷积运算的过程，最上面的是卷积核，在下面蓝色的图像上滑动扫描的过程。
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