首先我们实现img2col函数,具体做法是用列表生成式的技巧实现滑动窗口,然后对每一个窗口都展成一维行向量: def img2col(img, kernel_size, stride, P): """expand image to column formation for convolution""" _, h, w = img.shape return P.array( [img[:, i:i + kernel_size, j:j + kernel_...
img2col 是一种实现卷积操作的加速计算策略。它能将卷积操作转化为 GEMM,从而最大化地缩短卷积计算的时间。 GEMM 是通用矩阵乘 (General Matrix Multiply) 的英文缩写,其实就是一般意义上的矩阵乘法,数学表达就是 C = A x B。根据上下文语境,GEMM 有时也指实现矩阵乘法的函数接口。
我在21年的时候写过一篇文章《【模型推理】一文看懂Img2Col卷积加速算法》,其中用手绘图 (画得比较丑陋) 详细解释了 直接卷积 和 img2col卷积加速算法的实现原理 (ps: 主要是数学原理,有兴趣的同学可以先去看看),其中主要说的输入图是灰度图,也就是单通道图,也就是c为1的图。写这篇主要是做一些延伸,详细解...
1defforward(self, x):2'''3使用im2col 将输入的x 转换成2D矩阵4然后 y= w*x+b 以矩阵的形式完成5最后返回y6:param x: x为4D tensor, 输入数据7:return: out=w*x+b8'''9FN, C, FH, FW = self.W.shape10N, C, H, W = x.shape11out_h = 1 + int((H + 2 * self.pad - FH) /...
首先,img2col可以用于图像滤波。滤波是图像处理中的一种常见操作,它可以增强图像的某些特征或者去除图像中的噪声。通过将图像转换成列矩阵,我们可以方便地对图像进行滤波操作,从而得到更好的图像效果。 img2col还可以用于图像的特征提取。在计算机视觉和机器学习中,图像的特征提取是一项重要的任务。通过将图像转换成列...
img2col:将特征图image(3D)根据卷积核的尺寸按原图对应位置展开成行col(2D)。 当卷积步长小于核边长时,img2col会造成特征图像素的重叠复制增加内存,但是依然是更有效率的。 核矩阵:将每个卷积核展成一列,即核矩阵的高为k*k* ( 为每个卷积核的通道数),宽为 ...
为何img2col函数能加速卷积运算？关键在于它对最基础的卷积实现方法带来优化。其优势主要体现在gemm调用库的大量优化上。然而，im2col并非最佳卷积处理策略，存在以下几点问题：首先，额外的内存分配会引入开销，可能触发页面清理，增加成本。其次，该操作导致额外带宽开销，尤其随参数k增大，效果变差。再者，仅...
blue = img[100,100,0] # 修改某个位置的像素值 img[100,100] = [255,255,255] cv2.imshow('img',img) cv2.waitKey(0) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 此代码这是针对图像中的一个像素点进行更改,可视化效果不明显,因此不展示执行效果。
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当batch增大、input size较小（7x7）时，GEMM（img2col）相对于Winograd更具有优势。而在更大的batch、input size、filter size的情况下，FFT的两种实现方式更具有优势。综上所述，img2col在特定的input size（7x7）、filter大小（5x5）、和batch大于64的配置下具有优势。尽管img2col在某些情况下表现...