tensorflow/keras Convolution, Pooling시 padding = same 일 경우 padding size 구하는 함수

def get_pad_size(input_shape, filter_size, strides): #{
    w_input = input_shape[0] # width of input
    h_input = input_shape[1] # height of input    
    w_stride = strides[0] # stride of width
    h_stride = strides[1] # stride of height
    w_filter = filter_size[0] # width of filter
    h_filter = filter_size[1] # width of filter    
    
    output_w = np.ceil(w_input/w_stride)
    output_h = np.ceil(h_input/h_stride)    
    
    if (w_input % w_stride) == 0: #{
        w_pad = max(w_filter - w_stride, 0)
    #}
    else: #{
        w_pad = max(w_filter - (w_input % w_stride), 0)
    #}
    if (h_input % h_stride) == 0: #{
        h_pad = max(h_filter - h_stride, 0)
    #}
    else: #{
        h_pad = max(h_filter - (h_input % h_stride), 0)
    #}    
    
    pad_top = int(np.floor(h_pad/2))
    pad_bottom = int(h_pad - pad_top)
    pad_left = int(np.floor(w_pad/2))
    pad_right = int(w_pad - pad_left)
    
    return (pad_top, pad_right, pad_bottom, pad_left)
#}

간단하게 만들어보았다. tf/keras에서 convolution, pooling layer에서 그냥 padding='same'하면 알아서 padding size 계산해서 패딩을 해주긴 하지만, 가끔 직접 패딩사이즈가 어떻게 되는지 필요할 때도 있어서 padding size를 리턴해주는 함수를 만들어보았다.

 

인풋으로는 input_shape, filter_size, strides 가 들어온다. 모두 (width, height)을 가진 리스트이다. 

이때 padding = 'same'일 경우 padding size를 계산해서, 리턴해준다.