PyTorch中的padding（边缘填充）操作

我们知道，在对图像执行卷积操作时，如果不对图像边缘进行填充，卷积核将无法到达图像边缘的像素（3*3取卷积4*4，则边缘无法到达），而且卷积前后图像的尺寸也会发生变化，这会造成许多麻烦。

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)

padding的种类及其pytorch定义

padding，即边缘填充，可以分为四类：零填充，常数填充，镜像填充，重复填充。

1.零填充

对图像或者张量的边缘进行补零填充操作：

class ZeroPad2d(ConstantPad2d):
    # Pads the input tensor boundaries with zero.
    def __init__(self, padding):
        super(ZeroPad2d, self).__init__(padding, 0)
2.常数填充

定义一个常数来对图像或者张量的边缘进行填充，若该常数等于0则等价于零填充。

class ConstantPad2d(_ConstantPadNd):
    # Pads the input tensor boundaries with a constant value.
    def __init__(self, padding, value):
        super(ConstantPad2d, self).__init__(value)
        self.padding = _quadruple(padding)
3.镜像填充

对图像或者张量的边缘进行镜像对称的填充，示例如下：

>>> m = nn.ReflectionPad2d(2)
>>> input = torch.arange(9).reshape(1, 1, 3, 3)
>>> input
 
(0 ,0 ,.,.) =
  0  1  2
  3  4  5
  6  7  8
[torch.FloatTensor of size (1,1,3,3)]
 
>>> m(input)
 
(0 ,0 ,.,.) =
   8   7   6   7   8   7   6
   5   4   3   4   5   4   3
   2   1   0   1   2   1   0
   5   4   3   4   5   4   3
   8   7   6   7   8   7   6
   5   4   3   4   5   4   3
   2   1   0   1   2   1   0
class ReflectionPad2d(_ReflectionPadNd):
    # Pads the input tensor using the reflection of the input boundary.
 
    def __init__(self, padding):
        super(ReflectionPad2d, self).__init__()
        self.padding = _quadruple(padding)
4.重复填充

对图像或者张量的边缘进行重复填充，就是说直接用边缘的像素值来填充。示例如下：

>>> m = nn.ReplicationPad2d(2)
>>> input = torch.arange(9).reshape(1, 1, 3, 3)
>>> input
 
(0 ,0 ,.,.) =
    0  1  2
    3  4  5
    6  7  8
[torch.FloatTensor of size (1,1,3,3)]
 
>>> m(input)
 
(0 ,0 ,.,.) =
    0   0   0   1   2   2   2
    0   0   0   1   2   2   2
    0   0   0   1   2   2   2
    3   3   3   4   5   5   5
    6   6   6   7   8   8   8
    6   6   6   7   8   8   8
    6   6   6   7   8   8   8
[torch.FloatTensor of size (1,1,7,7)]
class ReplicationPad2d(_ReplicationPadNd):
    # Pads the input tensor using replication of the input boundary.
 
    def __init__(self, padding):
        super(ReplicationPad2d, self).__init__()
        self.padding = _quadruple(padding)

 填充公式

 

padding='SAME'和'VALID'的区别

“VALID”只会删除最右边的列（或最下面的行）。
“SAME”试图均匀地左右填充，但是如果要添加的列的数量是奇数，它会将额外的列添加到右侧，就像本例中的情况一样（相同的逻辑垂直应用：底部可能有额外的一行零）。

实际应用

在许多计算机视觉任务中，例如图像分类，zero padding已经能够满足要求。但是不结合实际地乱用也是不行的。比方说，在图像增强/图像生成领域，zero padding可能会导致边缘出现伪影，如下所示：

这时候，可以改用镜像填充来代替零填充操作。我们定义一个新的padding层，然后把卷积层里的padding参数置为0.

具体写法如下：

class DEMO(nn.Module):

def __init__(self):
super(DEMO, self).__init__()
self.pad = nn.ReflectionPad2d(1)
self.conv = nn.Conv2d(in_channels=3, out_channels=3, kernel_size=3, padding=0)

def forward(self, x):
x = self.pad(x)
x = self.conv(x)
return F.relu(x)

以低光照增强任务为例，最终对比效果如下图。零填充会产生边缘伪影，而镜像填充很好地缓解了这一效应。