CNN中，增加Padding过后，为我们带来的那些负面影响。

如上图所示:

第一行为普通3x3卷积，步长1，padding 0,

第二行为普通3x3卷积，步长1，padding 1,

第三行为膨胀3x3卷积,dilation rate=3，步长1，padding 3.

上图箭头右向所指，为cnn底层在caffe 和darknet的底层实现，用c或c++，至于pytorch和tensorflow 是否也是这样实现cnn我不清楚，但是目前来讲，有效实现卷积的也就3种方式，

im2col(上图) ，winograd, FFT，但是还是im2col比较常见，winograd好像是商汤最近几年提出来的，通过特殊数学计算方式，减少计算量，目前该方法被应用在腾讯移动端深度学习框架NCNN中，至于FFT，还没见到用在深度学习种。

至于为什么使用im2col,这还是贾清扬大神在写caffe时提出来的，因为图像中，一个块内的像素点在内存中是地址不连续的，所以对于同一个块内的像素想要缓存到cache上，可能出现多次内存访问，效率极低，所以设计出im2co方式，提前将需要计算的像素点放在连续地址上。

因此，对于同一图像，除了原始图像在内存中占空间，使用im2col又会消耗另一份空间。

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