AIPP参数
======

AIPP分为静态AIPP和动态AIPP，两者使用严格区分，静态AIPP模型不能接收模型推理时传入的AIPP参数，不兼容动态AIPP场景，静态与动态AIPP区别详见下表。

| AIPP | 设置AIPP参数方式 | 优点 |
| :-- | :-- | :-- |
| 静态AIPP | 在模型生成时通过配置文件或者IR构图预置。 | 更高效率，模型加载阶段即可完成AIPP初始化。 |
| 动态AIPP | 仅标记该模型具备AIPP处理功能。 | 更灵活，每次推理可传入不同AIPP参数。 |

#### AIPP支持的输入格式

AIPP可配置的图片格式如下：

*   YUV420SP\_U8
    
*   XRGB8888\_U8
    
*   ARGB8888\_U8
    
*   YUYV\_U8
    
*   YUV422SP\_U8
    
*   AYUV444\_U8
    
*   YUV400\_U8
    
*   RGB888\_U8
    

格式后缀U8表示图片像素点为Uint8类型，范围为0到255。当图片的输入为YUV类型时，无论是YUV420还是YUV422或者YUYV，AIPP自动将图片数据补齐为YUV444格式。

除以上列举的图片类型，AIPP还可以通过开启Channel Swap通道交换功能，支持更加丰富的图片输入格式。

![](https://contentcenter-vali-drcn.dbankcdn.cn/pvt_2/DeveloperAlliance_scene_100_1/18/v3/3pNnckXWRpaObJ3x3K_GVQ/note_3.0-zh-cn.png?HW-CC-KV=V1&HW-CC-Date=20260612T073655Z&HW-CC-Expire=86400&HW-CC-Sign=E9BEA303F29FE3A44879605CB11BD179745F1E0B8141AEA548E358FB3073C803)

YUYV\_U8和AYUV444\_U8当前版本不支持。

#### AIPP支持的功能

AIPP按照芯片的处理顺序，支持的功能如下：

*   [Crop](#crop)：图片裁剪。
    
*   [Channel Swap](#channel-swap)：通道交换。
    
*   [Color Space Conversion](#color-space-conversion)：色域转换。
    
*   [Resize](#resize)：图片缩放。
    
*   [Data Type Conversion](#data-type-conversion)：数据类型转换。
    
*   [Rotation](#rotation)：图片旋转。
    
*   [Padding](#padding)：图片补边。
    

#### \[h2\]Crop

AIPP的Crop功能用于对输入图片进行裁剪，涉及参数如下：

| **名称** | **描述** | **取值范围** |
| :-- | :-- | :-- |
| switch | 裁剪使能开关。 | false/true |
| load\_start\_pos\_w | 裁剪起始位置水平方向坐标。 | load\_start\_pos\_w < src\_image\_size\_w |
| load\_start\_pos\_h | 裁剪起始位置垂直方向坐标。 | load\_start\_pos\_h < src\_image\_size\_h |
| crop\_size\_w | 裁剪出的图像宽度。 | load\_start\_pos\_w + crop\_size\_w <= src\_image\_size\_w |
| crop\_size\_h | 裁剪出的图像高度。 | load\_start\_pos\_h + crop\_size\_h <= src\_image\_size\_h |

YUV类型的图片受图片自身类型的限制，当输入图片类型为YUV420SP、YUYV、YUV422SP和AYUV444时，裁剪的起始坐标和裁剪的宽高都应该是偶数，系统会进行校验。

#### \[h2\]Channel Swap

AIPP支持两种类型的通道交换：RB/UV通道交换和AX通道交换。

RB/UV通道交换丰富了输入图片的格式，开启RB/UV通道交换后，AIPP支持的图片输入格式比可配置的输入类型丰富了一倍。

| 配置类型 | 可接受图片类型 |
| :-- | :-- |
| YUV420SP\_U8 | YUV420，YVU420 + rbuv\_swap\_switch |
| XRGB8888\_U8 | XRGB，XBGR + rbuv\_swap\_switch |
| ARGB8888\_U8 | ARGB，ABGR + rbuv\_swap\_switch |
| RGB888\_U8 | BGR + rbuv\_swap\_switch |
| YUYV\_U8 | YUYV，YVYU + rbuv\_swap\_switch |
| YUV422SP\_U8 | YUV422，YVU422 + rbuv\_swap\_switch |
| AYUV444\_U8 | AYUV + rbuv\_swap\_switch |

当配置的图片输入格式为XRGB、ARGB或AYUV时，支持开启AX通道交换。开启通道交换后，图片第一个通道的输入被搬移到第四个通道上，即当XRGB、ARGB和AYUV开启AX通道交换后，转变为RGBX、RGBA和YUVA。

当模型训练集为RGB格式的图片，而推理时的图片输入为XRGB或者ARGB时，可以通过使能AX通道交换，将RGB通道前移，实现兼容。

#### \[h2\]Color Space Conversion

色域转换（Color Space Conversion，以下简称CSC），特指在YUV444和RGB888两种图片格式之间进行转换。涉及如下配置参数。

| **名称** | **描述** | **类型** | **取值范围** |
| :-- | :-- | :-- | :-- |
| csc\_switch | CSC开关。 | bool | true/false |
| 
matrix\_r0c0

matrix\_r0c1

matrix\_r0c2

matrix\_r1c0

matrix\_r1c1

matrix\_r1c2

matrix\_r2c0

matrix\_r2c1

matrix\_r2c2

 | CSC矩阵元素。 | int16 | \[-32677, 32676\] |
| 

output\_bias\_0

output\_bias\_1

output\_bias\_2

 | RGB转YUV时的输出偏移。 | uint8 | \[0, 255\] |
| 

input\_bias\_0

input\_bias\_1

input\_bias\_2

 | YUV转RGB时的输入偏移。 | uint8 | \[0, 255\] |

参考1：YUV和BGR的转换公式。

*   YUV转BGR
    
    ![](https://contentcenter-vali-drcn.dbankcdn.cn/pvt_2/DeveloperAlliance_scene_100_1/cd/v3/8Inwg4yeR7OqzhT6p9zLow/zh-cn_image_0000002594669514.png?HW-CC-KV=V1&HW-CC-Date=20260612T073655Z&HW-CC-Expire=86400&HW-CC-Sign=B926BFC0C21433B270C7D35F91A6A0803ED513E4CA50C92CC08FAAC62738C6A8)
    
*   BGR转YUV
    
    ![](https://contentcenter-vali-drcn.dbankcdn.cn/pvt_2/DeveloperAlliance_scene_100_1/90/v3/nEPprX-dQhC9SDiK7rpbbQ/zh-cn_image_0000002594829442.png?HW-CC-KV=V1&HW-CC-Date=20260612T073655Z&HW-CC-Expire=86400&HW-CC-Sign=4892D4335990440E589E038C5CAE50EE442E62D32F08B6426DB9908DD0924697)
    

参考2：BT-601 narrow、JPEG和BT-709 narrow三种类型图片的转换公式。

*   BT-601 narrow
    
    ![](https://contentcenter-vali-drcn.dbankcdn.cn/pvt_2/DeveloperAlliance_scene_100_1/96/v3/sUm1Llw3TvqiF6dOAeBm1A/zh-cn_image_0000002625188889.png?HW-CC-KV=V1&HW-CC-Date=20260612T073655Z&HW-CC-Expire=86400&HW-CC-Sign=05D5ADA37047350F0259939306AE6CBD5BF03FABF0C6F49A287E8E40ADD1A4A4)
    
*   JPEG
    
    ![](https://contentcenter-vali-drcn.dbankcdn.cn/pvt_2/DeveloperAlliance_scene_100_1/2d/v3/EbYWD0pURoS1YZDkCrq4uA/zh-cn_image_0000002625109033.png?HW-CC-KV=V1&HW-CC-Date=20260612T073655Z&HW-CC-Expire=86400&HW-CC-Sign=1AC0041D3275BF746E5CF44A5C5534DBDBADCD76C3818194F86535F510AB6DB1)
    
*   BT-709 narrow
    
    ![](https://contentcenter-vali-drcn.dbankcdn.cn/pvt_2/DeveloperAlliance_scene_100_1/4/v3/_Q-hZ-4TQRuAa712FJXAdw/zh-cn_image_0000002594669516.png?HW-CC-KV=V1&HW-CC-Date=20260612T073655Z&HW-CC-Expire=86400&HW-CC-Sign=98703859F0942DE5EF7B93D76B7BAA6EC328106398F4444DCF860859956EE7C6)
    

使用配置文件生成静态AIPP模型时，需要根据以上的公式配置CSC矩阵以及"input\_bias"或者"output\_bias"的值。使用IR定义AIPP CSC功能算子，以及使用CANN Kit接口配置CSC参数时，支持传入目标类型，由系统来填充CSC配置参数。

以下为JPEG和BT-601NARROW两种图片类型下的CSC配置参考。

*   输入为YUV格式图片(YUV420/YUYV/YUV422SP/AYUV444)，模型训练集为RGB，不支持从YUV400到RGB的转换。
    
    | JPEG | BT-601NARROW | BT-601FULL | BT-709NARROW |
    | :-- | :-- | :-- | :-- |
    | 
    matrix\_r0c0 : 256
    
    matrix\_r0c1 : 0
    
    matrix\_r0c2 : 359
    
    matrix\_r1c0 : 256
    
    matrix\_r1c1 : -88
    
    matrix\_r1c2 : -183
    
    matrix\_r2c0 : 256
    
    matrix\_r2c1 : 454
    
    matrix\_r2c2 : 0
    
    input\_bias\_0 : 0
    
    input\_bias\_1 : 128
    
    input\_bias\_2 : 128
    
     | 
    
    matrix\_r0c0 : 298
    
    matrix\_r0c1 : 0
    
    matrix\_r0c2 : 409
    
    matrix\_r1c0 : 298
    
    matrix\_r1c1 : -100
    
    matrix\_r1c2 : -208
    
    matrix\_r2c0 : 298
    
    matrix\_r2c1 : 516
    
    matrix\_r2c2 : 0
    
    input\_bias\_0 : 16
    
    input\_bias\_1 : 128
    
    input\_bias\_2 : 128
    
     | 
    
    matrix\_r0c0 : 256
    
    matrix\_r0c1 : 0
    
    matrix\_r0c2 : 359
    
    matrix\_r1c0 : 256
    
    matrix\_r1c1 : -88
    
    matrix\_r1c2 : -183
    
    matrix\_r2c0 : 256
    
    matrix\_r2c1 : 454
    
    matrix\_r2c2 : 0
    
    input\_bias\_0 : 0
    
    input\_bias\_1 : 128
    
    input\_bias\_2 : 128
    
     | 
    
    matrix\_r0c0 : 298
    
    matrix\_r0c1 : 0
    
    matrix\_r0c2 : 460
    
    matrix\_r1c0 : 298
    
    matrix\_r1c1 : -55
    
    matrix\_r1c2 : -137
    
    matrix\_r2c0 : 298
    
    matrix\_r2c1 : 541
    
    matrix\_r2c2 : 0
    
    input\_bias\_0 : 16
    
    input\_bias\_1 : 128
    
    input\_bias\_2 : 128
    
     |
    
*   输入为YUV格式图片(YUV420/YUYV/YUV422SP/AYUV444)，模型训练集为BGR，不支持从YUV400到BGR的转换。
    
    | JPEG | BT-601NARROW | BT-601FULL | BT-709NARROW |
    | :-- | :-- | :-- | :-- |
    | 
    matrix\_r0c0 : 256
    
    matrix\_r0c1 : 454
    
    matrix\_r0c2 : 0
    
    matrix\_r1c0 : 256
    
    matrix\_r1c1 : -88
    
    matrix\_r1c2 : -183
    
    matrix\_r2c0 : 256
    
    matrix\_r2c1 : 0
    
    matrix\_r2c2 : 359
    
    input\_bias\_0 : 0
    
    input\_bias\_1 : 128
    
    input\_bias\_2 : 128
    
     | 
    
    matrix\_r0c0 : 298
    
    matrix\_r0c1 : 516
    
    matrix\_r0c2 : 0
    
    matrix\_r1c0 : 298
    
    matrix\_r1c1 : -100
    
    matrix\_r1c2 : -208
    
    matrix\_r2c0 : 298
    
    matrix\_r2c1 : 0
    
    matrix\_r2c2 : 409
    
    input\_bias\_0 : 16
    
    input\_bias\_1 : 128
    
    input\_bias\_2 : 128
    
     | 
    
    matrix\_r0c0 : 256
    
    matrix\_r0c1 : 454
    
    matrix\_r0c2 : 0
    
    matrix\_r1c0 : 256
    
    matrix\_r1c1 : -88
    
    matrix\_r1c2 : -183
    
    matrix\_r2c0 : 256
    
    matrix\_r2c1 : 0
    
    matrix\_r2c2 : 359
    
    input\_bias\_0 : 0
    
    input\_bias\_1 : 128
    
    input\_bias\_2 : 128
    
     | 
    
    matrix\_r0c0 : 298
    
    matrix\_r0c1 : 541
    
    matrix\_r0c2 : 0
    
    matrix\_r1c0 : 298
    
    matrix\_r1c1 : -55
    
    matrix\_r1c2 : -137
    
    matrix\_r2c0 : 298
    
    matrix\_r2c1 : 0
    
    matrix\_r2c2 : 460
    
    input\_bias\_0 : 16
    
    input\_bias\_1 : 128
    
    input\_bias\_2 : 128
    
     |
    
*   输入为YUV格式图片(YUV420/YUYV/YUV422SP/AYUV444)，模型训练集为灰度图（YUV400\_U8）。
    
    | JPEG | BT-601NARROW | BT-601FULL | BT-709NARROW |
    | :-- | :-- | :-- | :-- |
    | 
    matrix\_r0c0 : 256
    
    matrix\_r0c1 : 0
    
    matrix\_r0c2 : 0
    
    matrix\_r1c0 : 0
    
    matrix\_r1c1 : 0
    
    matrix\_r1c2 : 0
    
    matrix\_r2c0 : 0
    
    matrix\_r2c1 : 0
    
    matrix\_r2c2 : 0
    
     | N/A | N/A | N/A |
    
*   输入为RGB格式图片(XRGB8888/ARGB8888)，模型训练集为灰度图（YUV400\_U8）。
    
    | JPEG | BT-601NARROW | BT-601FULL | BT-709NARROW |
    | :-- | :-- | :-- | :-- |
    | 
    matrix\_r0c0 : 76
    
    matrix\_r0c1 : 150
    
    matrix\_r0c2 : 30
    
    matrix\_r1c0 : 0
    
    matrix\_r1c1 : 0
    
    matrix\_r1c2 : 0
    
    matrix\_r2c0 : 0
    
    matrix\_r2c1 : 0
    
    matrix\_r2c2 : 0
    
     | N/A | N/A | N/A |
    
*   输入为RGB格式图片(XRGB8888/ARGB8888)，模型训练集为YUV444SP。
    
    | JPEG | BT-601NARROW | BT-601FULL | BT-709NARROW |
    | :-- | :-- | :-- | :-- |
    | 
    matrix\_r0c0 : 77
    
    matrix\_r0c1 : 150
    
    matrix\_r0c2 : 29
    
    matrix\_r1c0 : -43
    
    matrix\_r1c1 : -85
    
    matrix\_r1c2 : 128
    
    matrix\_r2c0 : 128
    
    matrix\_r2c1 : -107
    
    matrix\_r2c2 : -21
    
    output\_bias\_0 : 0
    
    output\_bias\_1 : 128
    
    output\_bias\_2 : 128
    
     | 
    
    matrix\_r0c0 : 66
    
    matrix\_r0c1 : 129
    
    matrix\_r0c2 : 25
    
    matrix\_r1c0 : -38
    
    matrix\_r1c1 : -74
    
    matrix\_r1c2 : 112
    
    matrix\_r2c0 : 112
    
    matrix\_r2c1 : -94
    
    matrix\_r2c2 : -18
    
    output\_bias\_0 : 16
    
    output\_bias\_1 : 128
    
    output\_bias\_2 : 128
    
     | 
    
    matrix\_r0c0 : 77
    
    matrix\_r0c1 : 150
    
    matrix\_r0c2 : 29
    
    matrix\_r1c0 : -43
    
    matrix\_r1c1 : -85
    
    matrix\_r1c2 : 128
    
    matrix\_r2c0 : 128
    
    matrix\_r2c1 : -107
    
    matrix\_r2c2 : -21
    
    output\_bias\_0 : 0
    
    output\_bias\_1 : 128
    
    output\_bias\_2 : 128
    
     | 
    
    matrix\_r0c0 : 47
    
    matrix\_r0c1 : 157
    
    matrix\_r0c2 : 16
    
    matrix\_r1c0 : -26
    
    matrix\_r1c1 : -87
    
    matrix\_r1c2 : 112
    
    matrix\_r2c0 : 112
    
    matrix\_r2c1 : -102
    
    matrix\_r2c2 : -10
    
    output\_bias\_0 : 16
    
    output\_bias\_1 : 128
    
    output\_bias\_2 : 128
    
     |
    
*   输入为RGB格式图片(XRGB8888/ARGB8888)，模型训练集为YVU444SP。
    
    | JPEG | BT-601NARROW | BT-601FULL | BT-709NARROW |
    | :-- | :-- | :-- | :-- |
    | 
    matrix\_r0c0 : 77
    
    matrix\_r0c1 : 150
    
    matrix\_r0c2 : 29
    
    matrix\_r1c0 : 128
    
    matrix\_r1c1 : -107
    
    matrix\_r1c2 : -21
    
    matrix\_r2c0 : -43
    
    matrix\_r2c1 : -85
    
    matrix\_r2c2 : 128
    
    output\_bias\_0 : 0
    
    output\_bias\_1 : 128
    
    output\_bias\_2 : 128
    
     | 
    
    matrix\_r0c0 : 66
    
    matrix\_r0c1 : 129
    
    matrix\_r0c2 : 25
    
    matrix\_r1c0 : 112
    
    matrix\_r1c1 : -94
    
    matrix\_r1c2 : -18
    
    matrix\_r2c0 : -38
    
    matrix\_r2c1 : -74
    
    matrix\_r2c2 : 112
    
    output\_bias\_0 : 16
    
    output\_bias\_1 : 128
    
    output\_bias\_2 : 128
    
     | 
    
    matrix\_r0c0 : 77
    
    matrix\_r0c1 : 150
    
    matrix\_r0c2 : 29
    
    matrix\_r1c0 : 128
    
    matrix\_r1c1 : -107
    
    matrix\_r1c2 : -21
    
    matrix\_r2c0 : -43
    
    matrix\_r2c1 : -85
    
    matrix\_r2c2 : 128
    
    output\_bias\_0 : 0
    
    output\_bias\_1 : 128
    
    output\_bias\_2 : 128
    
     | 
    
    matrix\_r0c0 : 47
    
    matrix\_r0c1 : 157
    
    matrix\_r0c2 : 16
    
    matrix\_r1c0 : 112
    
    matrix\_r1c1 : -102
    
    matrix\_r1c2 : -10
    
    matrix\_r2c0 : -26
    
    matrix\_r2c1 : -87
    
    matrix\_r2c2 : 112
    
    output\_bias\_0 : 16
    
    output\_bias\_1 : 128
    
    output\_bias\_2 : 128
    
     |
    

![](https://contentcenter-vali-drcn.dbankcdn.cn/pvt_2/DeveloperAlliance_scene_100_1/e0/v3/ZEc_f-EcTPWLA-C_4Gwiqg/note_3.0-zh-cn.png?HW-CC-KV=V1&HW-CC-Date=20260612T073655Z&HW-CC-Expire=86400&HW-CC-Sign=31D18505A1F872A9AE9ADF447B7F293F9DFE76595E7C17F98A9A41D877B9B8FE)

从使用的角度，将灰度图转成RGB没有意义，系统约束当输入格式配置为YUV400\_U8时，不支持CSC。

#### \[h2\]Resize

图片缩放参数及约束如下：

| **名称** | **描述** | **取值范围（静态）** | **取值范围（动态）** |
| :-- | :-- | :-- | :-- |
| switch | 缩放使能开关 | false/true | false/true |
| resize\_input\_w | 缩放前图像宽度 | \[16, 4096\] | \[16, 1280\] |
| resize\_input\_h | 缩放前图像高度 | \[16, 4096\] | \[16, 4096\] |
| resize\_output\_w | 缩放后图像宽度 | \[16, 1280\] | \[16, 448\] |
| resize\_output\_h | 缩放后图像高度 | \[16, 4096\] | \[16, 4096\] |

图片缩放倍数约束如下：

| 名称 | 描述 | 范围（动态&静态） |
| :-- | :-- | :-- |
| resize\_output\_w / resize\_input\_w | 图像宽度缩放倍数 | \[1/16, 16\] |
| resize\_output\_h / resize\_input\_h | 图像高度缩放倍数 | \[1/16, 16\] |

Resize类型为双线性插值。Resize子功能的"resize\_input\_w"和"resize\_input\_h"两个参数对开发者不可见。

*   当Crop功能关闭时，图片缩放前的大小取输入图片的大小。
    
*   当Crop功能打开时，因为AIPP的Resize处理总是在Crop之后，图片缩放前的大小取图片裁剪后的大小。配置时，只需要关心缩放后的大小即可。
    

通过配置文件转换静态AIPP模型时，Crop之后的大小crop\_size\_w和crop\_size\_h，以及Resize之后的大小resize\_output\_w和resize\_output\_h可以省去不配置，前提是这两个参数可以通过计算获取。省略resize\_output\_w和resize\_output\_h时，Resize功能这两个值取模型训练集的图片尺寸减去AIPP Padding之后的结果；当Resize不使用时，同理可省略Crop功能crop\_size\_w和crop\_size\_h。

#### \[h2\]Data Type Conversion

数据类型转换（Data Type Conversion，以下简称DTC），DTC用于将输入图片中像素值转换为模型训练时的数据类型。AIPP允许开发者设置DTC参数，使得转换之后的数据在一个预期的范围，避免强制转换。

将Uint8类型的数据转换为Int8类型的数据，计算规则如下：

pixel\_out\_chx(i) = pixel\_in\_chx(i)-mean\_chn\_i

将Uint8类型的数据转换为Float16类型的数据，计算规则如下：

pixel\_out\_chx(i) = \[pixel\_in\_chx(i)-mean\_chn\_i-min\_chn\_i\] \* var\_reci\_chn

DTC涉及的配置参数如下表。

| **名称** | **描述** | **取值范围** |
| :-- | :-- | :-- |
| switch | DTC使能开关。 | false/true |
| mean\_chn\_0 | 通道0均值。 | \[0, 255\] |
| mean\_chn\_1 | 通道1均值。 | \[0, 255\] |
| mean\_chn\_2 | 通道2均值。 | \[0, 255\] |
| mean\_chn\_3 | 通道3均值。 | \[0, 255\] |
| min\_chn\_0 | 通道0最小值。 | \[-65504, 65504\] |
| min\_chn\_1 | 通道1最小值。 | \[-65504, 65504\] |
| min\_chn\_2 | 通道2最小值。 | \[-65504, 65504\] |
| min\_chn\_3 | 通道3最小值。 | \[-65504, 65504\] |
| var\_reci\_chn\_0 | 通道0方差。 | \[-65504, 65504\] |
| var\_reci\_chn\_1 | 通道1方差。 | \[-65504, 65504\] |
| var\_reci\_chn\_2 | 通道2方差。 | \[-65504, 65504\] |
| var\_reci\_chn\_3 | 通道3方差。 | \[-65504, 65504\] |

![](https://contentcenter-vali-drcn.dbankcdn.cn/pvt_2/DeveloperAlliance_scene_100_1/06/v3/KVLOolu-Rmmk0TbR6LvSnQ/note_3.0-zh-cn.png?HW-CC-KV=V1&HW-CC-Date=20260612T073655Z&HW-CC-Expire=86400&HW-CC-Sign=866D8A83F1124335A69AAED7E4AC22688F71EE917A0BA1DA7102A6BD1DA9FEF0)

当DTC开关为false时，或者开发者调用CANN Kit接口未传入DTC参数时，系统默认对图片输入数据进行类型强转，效果同通道均值和最小值均为0，通道方差为1。

#### \[h2\]Rotation

AIPP的Rotation功能用于对输入图片进行旋转，涉及的参数如下：

| **名称** | **描述** | **取值范围** |
| :-- | :-- | :-- |
| switch | Rotation使能开关 | false/true |
| rotation\_angle | 图像旋转角度 | \[0, 90, 180, 270\] |

#### \[h2\]Padding

AIPP的Padding功能用于对输入图片进行补边，涉及的参数如下。

| **名称** | **描述** | **取值范围** |
| :-- | :-- | :-- |
| switch | Padding使能开关。 | false/true |
| left\_padding\_size | 图像左侧Padding像素数。 | N/A |
| right\_padding\_size | 图像右侧Padding像素数。 | N/A |
| top\_padding\_size | 图像上侧Padding像素数。 | N/A |
| bottom\_padding\_size | 图像下侧Padding像素数。 | N/A |
| padding\_value\_chn\_0 | 通道0 Padding的值。 | \[-65504, 65504\] |
| padding\_value\_chn\_1 | 通道1 Padding的值。 | \[-65504, 65504\] |
| padding\_value\_chn\_2 | 通道2 Padding的值。 | \[-65504, 65504\] |
| padding\_value\_chn\_3 | 通道3 Padding的值。 | \[-65504, 65504\] |

![](https://contentcenter-vali-drcn.dbankcdn.cn/pvt_2/DeveloperAlliance_scene_100_1/1c/v3/QKp-gtgXSfutwWTvRGt7fA/note_3.0-zh-cn.png?HW-CC-KV=V1&HW-CC-Date=20260612T073655Z&HW-CC-Expire=86400&HW-CC-Sign=7982F3C094B5998F2E5E21B11B994C27BE529E3B922A36CAEB19EA7FAA0E8FAE)

*   上下左右的Padding值不要超过32，如果Padding值过大，AIPP将使用软件代码进行处理，效率低于硬件实现。
    
*   padding\_value\_chn\_0~padding\_value\_chn\_3暂不支持。