tensorflow中的conv2有padding=‘SAME’这个参数。吴恩达讲课中说到当padding=(f-1)/2(f为卷积核大小)时则是SAME策略。但是这个没有考虑到空洞卷积的情况,也没有考虑到strides的情况。
查阅资料后发现网上方法比较麻烦。
手算,实验了一个早上,终于初步解决了问题。
分为两步:
填充多少
中文文档中有计算公式:
输入:
输出:
因为卷积后图片大小同卷积前,所以这里W_out=W_in, H_out=H_in。解一元一次方程即可。结果取ceil。
怎么填充
torch是先填充再卷积。conv2d的策略如此。所以我先在forward中获取上述方程需要的参
2021-09-01 10:37:40
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add
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dd
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