【题目】矩阵的卷积怎么计算最好给个简单例子,看到sobel算子的介绍,说是使用2组3×3的矩阵和原图象作卷积运算,请问这个卷积怎么算法,是否和向量的卷积计算法方法一致,久不看书好多知识生疏。 相关知识点: 试题来源: 解析 【解析】 和向量的卷积计算方法一样 ...
卷积的计算过程可以分为以下三步: 1.将卷积核翻转180°。 2.将卷积核的中心对准输入矩阵的第一个元素,然后对应元素相乘后相加,没有元素的地方补0。 3.卷积核向右移动,每次都进行类似第二步的计算,直到待处理的矩阵每一个元素都与卷积核进行了计算之后,就可以得到一个新的矩阵,这就是卷积结果。©...
循环卷积矩阵的计算方法主要分为以下步骤: 1. 给定向量x和y,其中x的长度为T,y的长度为τ,并且满足τ≤T。 2. 构造两个向量x和y的循环卷积矩阵Z,其中Z的行数和列数均为T。 3. 对于Z中的每一个元素zt(t∈{1,2,…,T}),根据循环卷积的定义计算出每个元素的值。如果t+1≤k,则将xt−k+1的值替换...
并通过混洗操作将不易并行化的矩阵卷积操作变成可以向量化的乘加操作,实现了通过减少访存、充分复用已取数据的方式来提高算法的执行效率.设计卷积矩阵规模变化、卷积核规模不变和卷积矩阵规模不变、卷积核规模变化2种常用矩阵卷积计算方式,并对比分析不同计算方式对算法执行效率的影响.基于服务器级多核 CPU和TI6678进行...
输入多通道的图,卷积核也采用相同的通道数,生成的多通道结果,将每个通道对应位置的值相加,即得到 feature map,n 个卷积核就对应生成 n 通道的 feature map; 这也是3 * 256 * 256 => 64 * 256 * 256变换的基础。 空洞卷积(dilated|atrous convolution) ...
摘要 本文给出卷积 convolution 函数的矩阵化计算方法, 并求解其在反向传播中的梯度 相关 配套代码, 请参考文章 : Python 实现 TensorFlow 和 PyTorch 验证卷积 convolution 函数矩阵化计算及反向传播 Affine 变换的定义和梯度, 请参考文章 : affine/linear(仿射/线性)变换函数详解及全连接层反向传播的梯度求导 系列文...
根据输出 矩阵的宽度和卷积核大小对输入矩阵进行分块,通过 im2col 方 基于矩阵转换的卷积计算优化方法 方玉玲 a,陈庆奎 a,b 【摘要】 提出一种基于矩阵转换的高效卷积计算优化方法 MCFA。根据输出 矩阵的宽度和卷积核大小对输入矩阵进行分块,通过 im2col 方法转换输入矩阵 子块和核函数矩阵,利用计算统一设备架构中...
深度学习之卷积神经网络中常用模型评估指标(混淆矩阵,精确率,召回率,特异度计算方法): 混淆矩阵,精确率,召回率,特异度作为卷积神经网络的模型性能评价指标,它们的计算和绘制具有非常重要的意义,特别是在写论文的时候,我们往往需要这些指标来证明我们模型的优异性,这里给出相应的代码方便大家计算和绘制自己的混淆矩阵和...
(+ ) KC+=."*''+ )8)9%%*'%+ 等& 他们使用的卷积计算 加速 算法可以分为以下 + 种, '" 0'%8"#.;-QQ,将输 入的原始图像 ! 0'=/+" 信息转换为多个小的列向量! 8"#)'." 并重组为中间 转换 矩阵( 然后利用高度优化并封装好的 5T:H*'++ 中的矩阵乘法进行加速& 这类方法的典型代表有...
与密集卷积不同,稀疏卷积通过仅允许输出到特定位置来保持输入点云的稀疏性。为了高效地计算稀疏卷积,先前的稀疏卷积引擎首先使用哈希表构建一个内核映射,该映射存储需要执行的通用矩阵乘法(General Matrix Multiplication,GEMM)操作(映射步骤),然后使用Gather-GEMM-Scatter过程执行这些GEMM操作(GMaS步骤)。在本研究中,...