im2col专题
caffe源码解析-im2col
im2col这个函数特别棒！为啥？因为它让卷积变得简单，他将卷积操作转变为矩阵乘法，对比发现全连接层的实质就是矩阵乘法，所以这个函数使得卷积层的很多操作只需要仿照全连接层就可以了。下面主要介绍一下这两个函数： im2col_cpu，将输入feature map转变为矩阵col2im_cpu，将输出的残差map传递给输入的残差map，具体的残差传递还涉及权重 ** im2col_cpu **
Matlab中的im2col函数
官方文档对其功能的描述为为：Rearrange image blocks into columns. 即重排图像块为矩阵列。 函数原型为： B = im2col(A,[m n],block_type) block_type的取值可以为’distinct’或者’sliding’。 当block_type为distinct时，将 A A沿列的方向分解为互不重叠的子矩阵，并将分解以后的子矩阵
卷积的计算 - im2col 1
卷积的计算 - im2col 1 flyfish 输入 input: [[[[ 1 2 3 4][ 5 6 7 8][ 9 10 11 12][13 14 15 16]]]] 中间过程 tensor([[[[[[ 1., 2., 3.],[ 5., 6., 7.],[ 9., 10., 11.]],[[ 2., 3., 4.],[ 6., 7., 8.]
matlab im2col col2im
函数原型：B = im2col(A,[m n],block_type) 功 能：将矩阵A分为m×n的子矩阵，再将每个子矩阵作为B的一列。 （1）当block_type为distinct时，将A分解为互不重叠的子矩阵，并转换成列。若不足m×n，以0补足。 例： A= 15 36 42 40 67 88
卷积im2col函数
1、im2col函数 一个图像 input_num=1; 图像通道 input_channel=1; 图像高 input_h=4; 图像宽 input_w=4; kernel高 kernel_h=3; kernel宽 kernel_w=3; stride=1；pad=0； 卷积后，输出图像的计算公式： output_h=(input_h-kernel_h)/stride+1; output_w=
darknet源码解读-im2col_cpu
关于im2col_cpu网上已经有不少优秀的解读博文，我不再复述，可以参考以下几篇文章： https://blog.csdn.net/mrhiuser/article/details/52672824 https://blog.csdn.net/dwyane12138/article/details/78449898 我这里只是将这段代码单独摘出来做了一个小测试，给定一个输入，看看输出究
卷积实现之im2col算法
卷积详解之im2col算法 这篇文章是需要和卷积的实现原理一起来看的，两篇文章一个比较宏观，一个比较微观，在卷积的实现原理中我多次提到了im2col算法，这个算法顾名思义，就是把图像转化为列向量，但是这个转换不是整张图的转换，事实上转换出来的图像还是二维的，只是把卷积在特征图的感受野区域给转换成一维的向量。 我们熟悉卷积都知道，感受野区域是个二维的区域，这二维的区域从存储上
Pytorch 基于im2col手动实现卷积conv2d(基于nn.Unfold实现卷积)(向量内积实现)
如果老老实实地实现卷积运算，估计要重复好几层的for语句。这样的实现有点麻烦，而且， NumPy中存在使用for语句后处理变慢的缺点（NumPy中，访问元素时最好不要用 for语句） 如上图所示，我们每次取的input，我们可以把它拉直，拉成一个行向量。它跟kernel进行元素相乘再求和，就相当于这个输入行向量，再跟kernel的列向量(将kernel拉成列向量)进行
im2col.cpp
主要是两个函数，一个是im2col_cpu，一个是col2im_cpu函数。 im2col函数功能的是将原始的图像数据转化为一个矩阵，用于卷积操作，转换的目的是为了方便矩阵乘法。在进行了矩阵乘法之后，还要转换为图像形式，所以还需要col2im函数。 矩阵乘法参考： caffe im2col 详解 im2col 具体例子参考： caffe源码深入学习6：超级详细的im2col绘图解析，分析ca
caffe源码解析：卷积乘法中用到的im2col及col2im
这两个函数其实完成的功能比较简单，im2col就是把矩阵按卷积乘法所需，变换成列向量，col2im是一个逆过程 从下面这张图你一眼就能看明白im2col的操作（caffe中卷积计算都是Matrix_Kernel * Matrix_Col），因为都列出来太长了，我只列出了前4个，注意这是四周围完全没有填充0的情况， col2im是一个反过来的过程，那么你可能会好奇，这两个操作能完全可逆
深度学习入门之im2col函数的实现
此篇博客为作者对《深度学习入门——基于Python的理论和实现》一书中的im2col函数的笔记 1 学习该函数前需要具备什么知识？ 需要了解卷积的相关知识 2 im2col函数的作用（为什么要使用im2co函数）？ 卷积运算需要好几层for语句，这样实现麻烦，而且numpy中存在使用for语句变慢的缺点，所以不使用for语句，而用im2col函数代替。 im2col全称image to