Stride va padding nima? Ular konvolyutsiya chiqishining o'lchamiga qanday ta'sir qiladi?

Stride (konvolyusiya qadamı) — har bir qo'llashda kirish tasvirida filtrni qanchalik piksellarga (yoki elementlarga) siljitishni belgilovchi parametr. Masalan, stride=1, filtr 1 pikselga siljiydi, stride=2 — 2 pikselga va hokazo.

Padding (to'ldirish) — konvolyusiya qo'llashdan oldin kirish tasvirining chetlariga qo'shimcha piksellar (odatda nol) qo'shish. Bu chiqish o'lchamini nazorat qilish va chetlaridagi ma'lumotlarni saqlash uchun qilinadi.

Chiqish o'lchamiga ta'siri:

• Kattaroq stride bilan chiqish o'lchami kamayadi, chunki filtr ko'proq pozitsiyalarni o'tib ketadi.
• Padding kirish o'lchamini oshiradi, bu esa chiqish o'lchamini saqlash yoki oshirish imkonini beradi.

Chiqish o'lchamini hisoblash formulasi (bir o'lchov uchun):

Chiqish = floor((Kiritish + 2 * Padding - KernelSize) / Stride) + 1

Qayer:

• Kiritish — kirish tasvirining o'lchami
• KernelSize — filtr o'lchami
• Padding — qo'shilgan piksellar soni
• Stride — siljitish qadamı

Masalan, kirish 7, kernel=3, padding=1, stride=1 bo'lsa: Chiqish = floor((7 + 2*1 - 3)/1) + 1 = floor(7) + 1 = 7

Ya'ni, chiqish o'lchami saqlanadi.