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yolov3

来源：花匠小妙招时间：2025-07-07 01:15

卷积神经网络的padding是什么？如何计算？

qq_44815135的博客

11-211648

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。卷积神经网络之padding操作

谦小白

01-022万+

文章目录(一) 卷积神经网络之padding操作(1) 卷积的缺点1.1 第一个缺点：图象缩小（输出缩小）1.2 第二个缺点：图像边缘信息发挥的作用小(2) Padding2.1 padding的取值2.1.1 **Valid**卷积2.1.1 **Same**卷积(3) 总结 (一) 卷积神经网络之padding操作为了构建深度神经网络，你需要学会使用的一个基本的卷积操作就是padding ...动手学深度学习 - 卷积神经网络 - 7.3. Padding 和 Stride最新发布

tang7mj的博客

04-24892

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

07-131万+

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，即移动卷积层里的填充和步幅(padding和strides)

m0_56312629的博客

12-192628

本文介绍了填充和步幅的作用以及代码实现卷积过程padding的理解

weixin_44048809的博客

04-251万+

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。 ...一文搞定3D卷积热门推荐

njuptalex的博客

11-303万+

在讨论卷积核的时候，是不把channel维加进去的核 = 一个可以滑动的窗口窗口内不同位置数据之间的权值共享 3D卷积，卷积核会在3个方向上运动，那么卷积核的运动需要有三个自由度（一小块立方体，在一个大面包块内3个方向上滑动 2D卷积，卷积核只在2个方向上运动，因此只有两个自由度（一小片纸，在一大张纸内2个方向上滑动 1D卷积，卷积核只在1个方向上运动，因此只有一个自由度（一条滑窗，在一大长线上1个方向上滑动一个卷积核运算一次得到一个输出值以上讨论了单个卷积核，接下来考虑多通道，一个卷积核对应一TensorFlow入门-MNIST进阶-卷积神经网络CNN

CJJ的博客

01-081021

TensorFlow入门-MNIST进阶前言 1、本文将介绍使用TensorFlow获取数据、构建网络、训练网络、测试网络的流程。 2、请先学习MNIST机器学习入门。 3、项目构建流程官方文档TensorFlow中文社区-MNIST进阶写得很简洁，并不能让人学习整个流程。建议边看官方文档构建项目。而本文详细解释了构建该项目需要的知识：介绍卷积神经网络CNN、卷积、卷积核filter、池化p...PyTorch 实现Transformer模型：Encoder-Decoder详解

fengbeely的博客

06-241714

Google 2017年的论文 Attention is all you need 阐释了什么叫做大道至简！该论文提出了模型，完全基于，抛弃了传统的和。我们根据论文的结构图，一步一步使用 PyTorch 实现这个模型。【小白深度学习入门】【3】卷积层中的Padding填充详解：作用、类型、优缺点

阿旭的博客

08-302900

【小白深度学习入门】【3】卷积层中的Padding填充详解：作用、类型、优缺点卷积神经网络填充Padding及步长Stride

qq_45359086的博客

02-182890

填充Padding及步长Stride 卷积运算的缺点假设图像的大小为nxn，过滤器是fxf，那么卷积运算的结果为(n-f+1)x(n-f+1) 卷积运算后图像会缩小，经过若干次卷积运d算图像和图像的特征可能会缩小卷积运算中覆盖边缘和角落的像素点比中间像素点少，导致丢失图像边缘信息为了解决这一问题，引入填充Padding Padding 在图像周围填充一周的像素点（通常像素值为0），得到nxn → (n+2)x(n+2)的图像，经过卷积运算后得到nxn的图像，一般情况下卷积后图像的大小为(n+2p-卷积操作的三种 padding：valid (no padding), same (or half), full

404 Not Found

02-041178

Valid or no padding: valid顾名思义filter只在valid（有效）区域卷积。如果stride=1，output_size = input_size -( kernel_size -1) Same or half padding: 这种padding是让输出尺寸等于输入尺寸的padding。当stride = 1，要补（kernel_size - 1）行（列）零 Full padding: Full意味着kernel会一个个遍历所有输入图像像素。当stride = ..卷积神经网络中的padding理解

ximu__l的博客

03-112675

关于神经网络中的padding卷积的padding操作

m0_68041978的博客

07-261827

1）在不使用padding的情况下，每次卷积后的图片会越变越小。比如初始图片大小为6*6（n*n），过滤器大小为3*3（f*f)，则卷积后的矩阵大小为4*4（n-f+1)*(n-f+1)。比如在原始图像周围加上一层像素点（p=1），则卷积后的图片大小为6*6(n+2*p-f+1)*(n+2*p-f+1)。则有n+2p-f+1=n,则有p=(f-1)/2。（2）如果不使用padding,四个角上的像素点只参与一次卷积运算，而最中间的像素点会参加多次运算。(3)也可以按自身需求指定p的大小。......yolov5 自适应padding

weixin_47062350的博客

11-013340

yolo系列输入尺寸大多是416*416，608*608这种正方形尺寸的。图像预处理中通常先把图像padding成正方形然后在reshape到指定尺寸，但是这样会在图像中产生很大一部分无效区域。在yolov5中提出了一种自适应padding方法，在预处理过程中对原始图像自适应地填充最少的黑边。先看源码 def letterbox(im, new_shape=(640, 640), color=(114, 114, 114), auto=True, scaleFill=False, scaleup=TrueTensorflow卷积操作中Padding的几种方式

柯基不等式

03-15920

假设: 输入矩阵的尺寸为: w * w 卷积核的尺寸为: f * f 步长为: s 输出矩阵的尺寸: new_w * new_w 注意, 这里默认所有长宽都相等; 不相等情况下, 推导方式是一样的. VALID 方式 new_w = (w - s + 1) / 2 #向上取整 VALID方式不会在原有输入矩阵的基础上添加新的值，输出矩阵的大小直接按照...卷积神经网络中same padding 和 valid padding

szj_huhu的博客

06-284227

The TensorFlow Convolution example gives an overview about the difference between SAME and VALID :For the SAME padding, the output height and width are computed as:out_height = ceil(float(in_height) /29、卷积 - 参数 padding 的作用

AI与算法都要通俗易懂

12-091745

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。