im2col中输入输出的解释

最新推荐文章于 2025-08-19 17:47:51 发布

原创

最新推荐文章于 2025-08-19 17:47:51 发布 · 832 阅读

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本文通过实例解析im2col函数的工作原理，它将2D输入转换为适合滤波器运算的矩阵，适用于不同维度（1通道、多通道、多数据集）的输入。介绍了不同输入尺寸和滤波器大小对输出的影响，以及填充和步幅参数的设置。

先来个2维的输入

输入为：

滤波器为

输入大小为 (H, W)
滤波器大小为(FH, FW)
输出大小为(OH, OW)
填充为P，步幅为 S

输入（1,1,H,W）, 经过im2col后，得到（ OH*OW ，FH*FW）的数组，之后和滤波器相乘。

python中运行如下：

--------------------------------------------------

import sys,os
sys.path.append(os.pardir)
from common.util import im2col
import numpy as np
x1=np.array([[[[111,112,113,114],
&n

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卷积im2col函数

m0_37799466的博客

05-19

1924

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=(input_w-kernel_w)/stride+1; 如下图，（注：图像中数据不代表图像的颜色数值）原图（

im2col的原理和实现

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im2col 一点理解记录

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10-25

580

上图均来自网络：从图来看其实就是展开了，很多个小的矩阵运算展开为一个大矩阵运算，只是变换形式，该计算的一个不少，比如：33的输入对22的核，通过滑动窗口，就可以变成4组（行）22 输入对22核的运算；（1）每一组中输入排列为一行，每多一个通道就在对应每一行后面添加（RGB…），这样实现输入im2col的变换；（2）：核部分竖着放（矩阵计算对应嘛），每多一个通道就向竖着的方向追加，每一列就代表一...

im2col函数

小杨的博客

09-25

1299

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【darknet源码解析-05】im2col.h 和 im2col.c 解析

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07-29

1123

C = 0， h = 2， W = 0，1， 2的计算过程如下：黄色部分是对应到data_im坐标【row，col】，蓝色是data_col的编号【按行存储】，红色部分表示映射得到的值。C = 0， h = 0， W = 0，1， 2的计算过程如下：黄色部分是对应到data_im坐标【row，col】，蓝色是data_col的编号【按行存储】，红色部分表示映射得到的值。// 对于3*3的卷积核，w_offset取值也为0,1,2，当w_offset=1，会提取所有与卷积核中第2列元素进行运算的像素，

93.im2col的原理和实现 - dwyane12138的博客 - 优快云博客1

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【im2col函数1】是深度学习框架Caffe中用于卷积运算的关键函数，它的主要作用是将输入图像（image）的数据结构转换成适合矩阵乘法的形式，以便于执行快速的卷积运算。这一转换过程使得原本复杂的卷积操作可以通过...

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im2col的理解

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03-14

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原文：http://blog.csdn.net/eagelangel/article/details/51287005本人的理解：Im2col之后，图像被整理成了二维的N*(h*w*c)，其中N为卷积窗口数，h,w为卷积尺寸，c为图像通道数，k个卷积核被拉成了(h*w*c)*k，这样我们可以把卷积过程当成一个FC全连接，假设全连接网络的前一层节点为m, 后一层节点为n，则m=h*w*c, n=k，...

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04-30

5576

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