对于SiamFC网络结构，我们设计的卷积核宽度为3*3，卷积步长为1，则经卷积过后，特征图宽度会减少2，为了满足我们所设计的pe阵列的计算要求，则需要对输出特征图外围进行补零处理，以扩充特征图的大小，从而使卷积输出特征图结果满足我们的需求，这种补零的操作称之为padding，如下图所示。

关于padding的实现，一般有两种操作，第一种是使用稀疏地址生成器，寻找padding数据地址的规律，当涉及到相应地址的时候，直接输入零数据，第二种则是在对应padding地址存入零数据，正常读取数据。
两种实现方式的主要区别在于：稀疏地址生成器的控制逻辑更为复杂，但其相比于直接输入零数据的方式可以节省一些内存（BRAM），但是考虑到我们设计的网络为五层卷积池化结构，特征图BRAM在每层卷积结束之后都进行存储的复用，因此其大小取决于最大特征图大小，因此使用稀疏地址生成器并不能大量减少存储资源消耗。所以我们选择更易实现，更加节省控制逻辑结构的直接存储方式。
对于这种直接存储方式，其填充零的判断逻辑为：
当目标地址为输出特征图的第一行时，存入0，
当目标地址为第一列，（第一行结束时继续存入一个零，后续则根据最后一列数据的下地址来判定）存入零。
当目标地址为最后一列，（每次目标地址为第一列之后，计数特征图宽度减2个时钟，然后地址即跳转为最后一列，此时存零，下一个周期跳转至第一列，继续存零）。
当目标地址为最后一行时，则连续存入特征图宽度个零数据，即完成padding。
通过上述逻辑，设计卷积结果输出缓存器，在缓存pe阵列输出结果后，同时实现padding和特征图数据的存储。