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,详细解释...
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...
H*W个行向量(行向量维度为k*k*C),image矩阵维度为(H*W)*(k*k*C),然后将每个卷积核也展开成k*k*C的列向量,因此核矩阵的维度为(k*k*C)*Fn。 矩阵乘法后即为(H*W)*Fn,H*W为卷积后输出特征图的尺寸,Fn就是特征图的输出通道数。 无论是pytorch还是tensorflow其都是接收一个batch的数据进行处理,因...
这是因为reshape是按行填充元素的,原本的张量会先被展平,再逐行填充到新的shape中,如果我们直接reshape到(-1, c)那么卷积核就不是展成列向量的形式了,所以要先展成行向量再转置。 展好了图像和卷积核,那么卷积过程可以写为: def convolution(kernel, img, kernel_size, stride, padding, result_shape, P):...
Im2col的实现: 1defim2col(input_data, filter_h, filter_w, stride=1, pad=0):2'''34:param input_data: 输入数据由4维数组组成(N,C,H,W)5:param filter_h: filer的高6:param filter_w: filter的宽7:param stride: stride8:param pad: padding9:return: 2D矩阵10'''11# 计算输出的大小12N, ...
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。
CNN中卷积运算转化成矩阵乘法的实现——img2col+GEMM⼤矩阵乘法 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...
img2colpython实现 python imagehash Google 以图搜图的原理,其中的获取图片 hash 值的方法就是 AHash。 每张图片都可以通过某种算法得到一个 hash 值,称为图片指纹,两张指纹相近的图片可以认为是相似图片。 以图搜图的原理就是获取你上传的图片的指纹,和图库的图片指纹对比,查找出最相似的若干张图片展示。
Im2col的实现: 1defim2col(input_data, filter_h, filter_w, stride=1, pad=0):2'''34:param input_data: 输入数据由4维数组组成(N,C,H,W)5:param filter_h: filer的高6:param filter_w: filter的宽7:param stride: stride8:param pad: padding9:return: 2D矩阵10'''11# 计算输出的大小12N, ...
Im2col的实现: 1defim2col(input_data, filter_h, filter_w, stride=1, pad=0):2'''34:param input_data: 输入数据由4维数组组成(N,C,H,W)5:param filter_h: filer的高6:param filter_w: filter的宽7:param stride: stride8:param pad: padding9:return: 2D矩阵10'''11# 计算输出的大小12N, ...