Web5. dec 2024 · 卷积操作作为卷积神经网络的核心模块，在其计算过程中必须考虑图像“边缘像素”的卷积方式。查阅资料发现，我们可以采用“卷积之前进行边界填充”或“卷积之后进行边界填充两种方式”。同时边界填充的具体手段包含 常量填充 零填充 镜像填充 重复填充 Web最近在看Pix2PixHD的源码时，发现里面有几处用了nn.ReflectionPad2d()这个函数，查阅了官方文档和网上的资料后，终于弄明白了这个函数的用处。 函数用途：对输入图像以最外围像素为对称轴，做四周的轴对称镜像填充。
pytorch的nn.ReflectionPad1d - JavaShuo
Web4. jún 2024 · class ReflectionPadding2D (Layer): def __init__ (self, padding= (1, 1), **kwargs): self.padding = tuple (padding) self.input_spec = [InputSpec (ndim=4)] super (ReflectionPadding2D, self).__init__ (**kwargs) def compute_output_shape (self, s): if s [1] == None: return (None, None, None, s [3]) return (s [0], s [1] + 2 * self.padding [0], s [2] + 2 … WebReflectionPad2d class torch.nn.ReflectionPad2d(padding) [source] Pads the input tensor using the reflection of the input boundary. For N -dimensional padding, use torch.nn.functional.pad (). Parameters: padding ( int, tuple) – the size of the padding. If is int, uses the same padding in all boundaries. If a 4- tuple, uses ( goals of diversion programs
ReflectionPad2d — PyTorch 2.0 documentation
Web1）torch.nn.ReflectionPad2d(padding) 使用输入边界的反射填充输入张量. padding (int, tuple) – 填充的大小. 如果是int, 则在所有边界填充使用相同的. 则使用 (如果是4个元组,) –. … Web22. apr 2024 · 在卷积神经网络中，有使用设置padding的参数，配合卷积步长，可以使得卷积后的特征图尺寸大小不发生改变，那么在手动实现图片或特征图的边界零填充时，常用的函数是nn.ZeroPad2d (),可以指定tensor的四个方向上的填充，比如左边添加1dim、右边添加2dim、上边添加3dim、下边添加4dim，即指定paddin参数为（1，2，3，4），本文中代 … WebReflectionPad2d class torch.nn.ReflectionPad2d(padding) [source] Pads the input tensor using the reflection of the input boundary. For N -dimensional padding, use … goals of diversification