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本文源自ARM CMSIS-NN项目的一篇论文”CMSIS-NN: Efficient Neural Network Kernels for Arm Cortex-M CPUs”。CMSIS-NN是一种高效的内核，用于将最大化性能和最小化内存占用的神经网络应用于Arm Cortex-M处理器上。基于CMSIS-NN核的神经网络在推理运行时间上提高4.6倍，在能效上提高4.9倍......

图像金字塔对于执行多尺度的编辑操作非常有效，能够在保持图像细节的同时进行融合。Peter J. Burt等人在1983年的”The Laplacian Pyramid as a Compact Image Code”中提出了拉普拉斯金字塔用于图像压缩，后来该方法被用于图像融合效果很好本文首先对拉普拉斯金字塔进行介绍，然后对拉普拉斯用于图像融合进行介绍Laplacian Pyramid拉普拉斯金字塔通过将原始图像减去一个低通滤波的图像来消除像素间的相关性，得到一个净数据压缩，仅保留了差异。将这种做

在很多图像处理任务中，需要对局部图像数据进行窗口运算，许多运算都需要获得局部区域像素的均值和方差，这些计算都离不开求和运算。我在研究引导滤波时，发现何凯明在其提供的引导滤波matlab参考代码中，使用了boxfilter的快速计算方法，能够以的时间复杂度对矩阵进行局部快速求和运算本文对以python代码为例，对boxfilter的运算细节进行可视化分析，使读者对整个计算过程有一个直观的感受，然后将正常的卷积局部求和操作与boxfilter进行性能比较运算过程分析首先对boxfilter的输入和输