PyTorch中的padding(边缘填充)操作方式-创新互联
简介
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因此现在各大深度学习框架的卷积层实现上基本都配备了padding操作,以保证图像输入输出前后的尺寸大小不变。例如,若卷积核大小为3x3,那么就应该设定padding=1,即填充1层边缘像素;若卷积核大小为7x7,那么就应该设定padding=3,填充3层边缘像素;也就是padding大小一般设定为核大小的一半。在pytorch的卷积层定义中,默认的padding为零填充。
self.conv = nn.Conv2d(in_channels=3, out_channels=3, kernel_size=7, padding=3)
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本文题目:PyTorch中的padding(边缘填充)操作方式-创新互联
本文来源:http://scjbc.cn/article/djihgh.html