1.1 空洞卷积提出背景 在像素级预测问题中(比如语义分割,这里以FCN1为例进行说明),图像输入到网络中,FCN先如同传统的CNN网络一样对图像做卷积以及池化计算,降低特征图尺寸的同时增大感受野。但是由于图像分割是一种像素级的预测问题,因此我们使用转置卷积(Transpose Convolution)进行上采样使得输出图像的尺寸与原始的输入...
特征图(feature map):卷积滤波结果在卷积神经网络中被称为特征图(feature map)。 应用示例 在卷积神经网络中,卷积层的实现方式实际上是数学中定义的互相关 (cross-correlation)运算,具体的计算过程如图3所示,每张图的左图表示输入数据是一个维度为3 x 3的二维数组;中间的...
我们引入了一种新的卷积算子,称为DSConv,它将卷积权重分解为(i)与原始内核大小相同的低精度分量和(ii)具有可变大小(例如,每个内核一个32位浮点数那么小)的高精度分布位移分量。受区块浮点法[35]启发的类似程序用于量化激活。我们还展示了当使用受蒸馏[19]启发的权重自适应方法(该方法使用原始预训练模型和未标记的...
我这里的卷积操作包含全连接层的全连接操作,在我而言,这是一个和输入特征图像一样尺寸的卷积核,与输入特征图像进行1次卷积操作。 卷积操作算子可以在GPU用GEMM算法快速计算,目前已经相当成熟;但是在边端设备,一般使用CPU或者MCU,基于SIMD指令集进行计算。本文以INTEL的AVX2指令集为例。(ARM设备可以使用NEON指令集,或...
算子Kernel融合是深度学习和高性能计算中的关键优化技术,其本质是将多个独立计算单元(Kernel)合并为单一执行单元,以实现更高效的硬件资源利用。其核心逻辑和实现方式可概括为以下五个层面: 核心原理 通过重构计算流消除中间数据存储:将传统流水线式计算的「计算-存储-加载」模式改为「寄存器直传」模式 典型场景如卷积后...
[1, 1, 1, 3])# 创建卷积算子,设置输出通道数,卷积核大小,和初始化权重参数# kernel_size = [1, 3]表示kh = 1, kw=3# 创建卷积算子的时候,通过参数属性weight_attr指定参数初始化方式# 这里的初始化方式时,从numpy.ndarray初始化卷积参数conv = Conv2D(in_channels=1, out_channels=1, kernel_size...
壁仞申请在芯片中实现深度卷积算子的方法专利，提高深度卷积计算任务执行效率 金融界2025年1月28日消息，国家知识产权局信息显示，广州壁仞集成电路有限公司、上海壁仞科技股份有限公司申请一项名为“在芯片中实现深度卷积算子的方法、电子设备与存储介质”的专利，公开号 CN 119358615 A，申请日期为2024年12月。专利摘要...
卷积算子是一种数学运算,广泛应用于信号处理、图像处理和深度学习等领域。它通过将一个函数(称为卷积核或滤波器)与另一个函数(通常是输入信号或图像)进行重叠并计算其加权和,来提取特征或执行特定的变换。卷积运算的输出称为特征图或卷积结果。 2. 阐述Halcon中的卷积算子是什么 在Halcon中,卷积算子是一种用于对图...
本篇文章主要介绍如何利用CUDA实现一个2D卷积算子,实现过程较为简单,最终的实现效果可以在较小的尺寸下取得比cudnn快较大的性能。实测在以下参数配置下可以达到平均1.2倍cudnn的性能。 前言 CUDA介绍(from chatGPT) 现在深度学习大行其道,作为深度学习的基础软件设施,学习cuda也是...
将上例中的数据做卷积算子运算为: Matlab 函数:Matlab 函数:imfilter(A,h,'conv')% imfilter默认是相关算子,因此当进行卷积计算时需要传入参数'conv' 那么计算输出图像的(2,4)元素= 3.边缘效应 当对图像边缘的进行滤波时,核的一部分会位于图像边缘外面。