im2col：将卷积运算转为矩阵相乘

最新推荐文章于 2025-10-09 10:22:16 发布

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im2col是一种将卷积运算转换为矩阵相乘的技术，提高了计算效率。它通过将输入数据和卷积核展开成矩阵，然后执行矩阵乘法来实现。这种方法虽然会增加内存使用，但利用缓存和高效的矩阵乘法库（如BLAS、MKL）可以加速运算。

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im2col实现
优缺点分析
参考

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im2col实现

如何将卷积运算转为矩阵相乘？直接看下面这张图，以下图片来自论文High Performance Convolutional Neural Networks for Document Processing：

im2col
上图为3D卷积的传统计算方式与矩阵乘法计算方式的对比，传统卷积运算是将卷积核以滑动窗口的方式在输入图上滑动，当前窗口内对应元素相乘然后求和得到结果，一个窗口一个结果。相乘然后求和恰好也是向量内积的计算方式，所以可以将每个窗口内的元素拉成向量，通过向量内积进行运算，多个窗口的向量放在一起就成了矩阵，每个卷积核也拉成向量，多个卷积核的向量排在一起也成了矩阵，于是，卷积运算转化成了矩阵运算。

下图为转化后的矩阵尺寸，padding为0：

代码上怎么实现呢？这里参看一下SeetaFaceEngine/FaceIdentification/src/conv_net.cpp 中的代码，与上面的图片对照着看比较直观。

int dst_h = (src_h - kernel_h) / stride_h_ + 1; // int src_h = input->height(); int kernel_h = weight->height();
int dst_w = (src_w - kernel_w) / stride_w_ + 1; // int src_w = input->width(); int kernel_w = weight->width();
int end_h = src_h - kernel_h + 1;
int end_w = src_w - kernel_w