1.3 空洞卷积与标准卷积的区别 对于一个尺寸为 $3\times{3}$ 的标准卷积,卷积核大小为 $3\times{3}$ ,卷积核上共包含9个参数,在卷积计算时,卷积核中的元素会与输入矩阵上对应位置的元素进行逐像素的乘积并求和。而空洞卷积与标准卷积相比,多了扩张率这一个参数,扩张率控制了卷积核中相邻元素间的距离,扩张...
- 卷积核数量:在卷积操作中使用的卷积核的数量。每个卷积核都可以提取输入数据的不同特征。通常用K表示。 - 卷积核尺寸(Filter Size):卷积核的大小。卷积核的尺寸决定了卷积操作的感受野大小和特征提取能力,高度为R,宽度为S。 - 步幅(Stride):步幅定义了卷积核在输入数据上滑动的步长。较大的步幅可以减小输出的...
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...
例如,当发现Conv算子OI=10 FLOP/Byte(临界点=12.6),说明其处于Memory Bound,此时应优先优化内存访问模式而非单纯增加计算线程。 整体架构图 未分块的卷积计算流程 分块后的卷积计算流程 pad+im2col+gemm实现卷积 以下是使用C语言实现卷积操作(包含pad、im2col和gemm)的简化代码,未使用SIMD优化: #include <stdio....
而且在神经网络的计算中常常是把一个批次的样本放在一起计算,所以卷积算子需要具有批量处理多输入和多输出通道数据的功能。 多输入通道场景 当输入含有多个通道时,对应的卷积核也应该有相同的通道数。假设输入图片的通道数为,输入数据的形状是 对每个通道分别设计一个2维数组作...
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...
深度学习基础入门篇9.3:卷积算子:空洞卷积、分组卷积、可分离卷积、可变性卷积等详细讲解以及应用场景和应用实例剖析1.空洞卷积(Dilated Convolution)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...
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。