conv3d, maxPool3d and avgPool3d with pad 'same' use the wrong window when the filter is smaller than the stride

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Valutazione

Difficoltà
2/5
Tempo stimato
1-3 ore
Idoneità per principianti
86/100
Tipo di issue
Bug
Chiarezza
Specificata chiaramente
Stato di attività
Attiva
Stack tecnologico
javascript, typescript
Ambito
backend, machine-learning

Direzione di ricerca

Inizia da tfjs-core/src/ops/conv_util.ts e confronta get3DPadAndOutInfo con l’implementazione 2D di getPadAndOutInfo. Riproduci il problema con l’esempio fornito, con stride 2 e dimensioni 1×1×1, e controlla i test di convoluzione 3D e pooling. Il lavoro è completato quando tutte e tre le ops campionano le posizioni 0 e 2 con pad: 'same', mentre la forma dell’output rimane corretta.

Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.

Descrizione

Please make sure that this is a bug. As per our
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build/installation issues on GitHub. tag:bug_template

System information

  • Have I written custom code (as opposed to using a stock example script provided in TensorFlow.js): yes
  • OS Platform and Distribution (e.g., Linux Ubuntu 16.04): Linux x86_64 (Debian 12)
  • Mobile device (e.g. iPhone 8, Pixel 2, Samsung Galaxy) if the issue happens on mobile device: n/a
  • TensorFlow.js installed from (npm or script link): npm
  • TensorFlow.js version (use command below): @tensorflow/tfjs-core, @tensorflow/tfjs-backend-cpu, @tensorflow/tfjs-backend-wasm 4.22.0 (master 7f5309fe is unchanged), Node.js 26.13.0
  • Browser version: n/a
  • Tensorflow.js Converter Version: n/a

Describe the current behavior

With pad: 'same', the 3D ops (conv3d, maxPool3d, avgPool3d) read the wrong input positions when TensorFlow's SAME padding formula would be negative before clamping in some dimension, which happens whenever the filter is smaller than the stride (for example a 1x1x1 filter with stride 2, as in a strided 1x1x1 projection). The output has the right shape, [1, 1, 1, 2, 1], but is shifted by one element ([2, 4]). The CPU and WASM backends produce the same result.

Describe the expected behavior

Positions 0 and 2 are sampled, giving [1, 3], matching TensorFlow Python and TensorFlow.js 2D ops.

Standalone code to reproduce the issue

const tf = require("@tensorflow/tfjs-core");
require("@tensorflow/tfjs-backend-cpu");
(async () => {
  await tf.setBackend("cpu");
  const x = tf.tensor5d([1, 2, 3, 4], [1, 1, 1, 4, 1]);
  tf.maxPool3d(x, [1, 1, 1], [1, 1, 2], "same").print();
  tf.avgPool3d(x, [1, 1, 1], [1, 1, 2], "same").print();
  tf.conv3d(x, tf.ones([1, 1, 1, 1, 1]), [1, 1, 2], "same").print();
})();

All three print:

Tensor
    [[[[[2],
        [4]]]]]

TensorFlow (tf.nn.max_pool3d, tf.nn.avg_pool3d, tf.nn.conv3d with "SAME") and the 2D equivalent tf.maxPool(tf.tensor4d([1, 2, 3, 4], [1, 1, 4, 1]), 1, 2, "same") print [1, 3].

Other info / logs

get3DPadAndOutInfo in tfjs-core/src/ops/conv_util.ts computes padAlongDepth, padAlongHeight, and padAlongWidth as (out - 1) * stride + filter - in without Math.max(0, ...), whereas the 2D version getPadAndOutInfo clamps each to at least 0. Here the width padding is -1, so left becomes -1 and every window starts one element late.

Credit: https://ucsbplse.github.io/

Lingua principale
TypeScript
Stelle
19.2k
Fork
2k
Nessuna PR unita negli ultimi 30g

Preparare l'ambiente

Come iniziare

  1. Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
  2. Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
  3. Fai un fork del repository e lavora su un branch.
  4. Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.

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