pytorch 零填充函数 pytorch中的nn.ZeroPad2d()零填充函数实例详解
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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),本文中代码设置的是(3,4,5,6)如下:
import torch.nn as nn import cv2 import torchvision from torchvision.utils import save_image def same_padding(img): toTensor=torchvision.transforms.ToTensor() img=cv2.imread(img)#获得的是(H,W,C) img=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2RGB)#转换成正常的RGB通道 print("img_cv2 shape:",img.shape) img_tensor=toTensor(img)#转成tensor后是(C,H,W) print("img_tensor shape:",img_tensor.shape) pad=nn.ZeroPad2d(padding=(3,4,5,6)) img_padding=pad(img_tensor) print("img_padding shape:",img_padding.shape) save_image(img_padding,'img_padding.jpg')#将tensor格式的图片,直接保存成图片 same_padding('bird.jpg')
代码中需要注意的是,必须要将图片数据转换成tensor数据类型的才可以使用nn.zeroPad2d()函数
为了凸显效果图:我们将设置大尺度的0填充
nn.ZeroPad2d(padding=(100,30,60,60))
知识点扩展:pytorch零填充函数ZeroPad2d作用
pytorch中最常用的零填充函数是nn.ZeroPad2d,也就是对Tensor使用0进行边界填充,我们可以指定tensor的四个方向上的填充数,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),如下:
pad = nn.ZeroPad2d(padding=(1, 2, 3, 4))
y = pad(x)
得到的y是x在四个方向上按照(1,2,3,4)进行的补零操作,如下图:
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