1 几个问题
内容参考这篇文章
1)第一个卷积层为什么需要添加 pad=100
作者提供的网络模型里收个卷积层对输入图像添加了100个像素的边界(图7)
图7. pad:100
解决了以上问题, 但同时也引入了很多噪声
2)反卷积层如何与crop层配合获得原图尺寸
图8. decovolution+crop获得原图尺寸
这与原图尺寸不一样,因此还需要crop层将多出的38抠掉:
Caffe的Blob为4D数据(N,C,H,W)(N,C,H,W),因此 axis=2 表示处理数据的 H 和 W 维度;而 offset=19 表示对这两个维度两边都跳过19做crop(padding的反向操作)
参考:
https://blog.csdn.net/zizi7/article/details/77093447