darknet im2col_cpu analysis

本文深入探讨了卷积运算的优化方法,通过将N*N的卷积运算转换为N*N个1*1的卷积运算,有效提高了计算效率。文章提供了在VC2017中调试过的代码实例,详细解释了im2col_cpu函数的工作原理,该函数能够为每个卷积核变量做好乘法准备。

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本来想走捷径但发现网络上很多理解是错误的,自己调试了下。

从这里就完全可以知道,这个函数其实是为每个卷积核变量需要做乘法做准备,基本上就是把N*N的卷积运算

转换成N*N个的1*1卷积运算

这段代码可以直接拷贝过去使用,我是在VC2017里面调试过。

#include <stdio.h>

#define tchannel 2
#define theight  5
#define twidth   5
#define tksize   3
#define tstride  2	
#define tpad     0	



int im_data[tchannel][theight][twidth];
int data_col[tchannel*theight*twidth];

void data_init(void)
{
	static int i, j, k;
	int m = 0;
	for (size_t i = 0; i < tchannel; i++)
	{
		printf("{");
		for (size_t j = 0; j < theight; j++)
		{
			printf("\t");
			for (size_t k = 0; k < twidth; k++)
			{
                                m++;
				im_data[i][j][k] = m;
				
				printf( "%d,",im_data[i][j][k]);
			}

			printf("\n");
		}
		printf("}");
		printf("\n");
	}
}

int im2col_get_pixel(int *im, int height, int width, int channels,
	int row, int col, int channel, int pad)
{
	row -= pad;
	col -= pad;

	if (row < 0 || col < 0 ||
		row >= height || col >= width) return 0;
	return im[col + width * (row + height * channel)];
}
//From Berkeley Vision's Caffe!
//https://github.com/BVLC/caffe/blob/master/LICENSE
void im2col_cpu(int* data_im,
	int channels, int height, int width,
	int ksize, int stride, int pad, int* data_col)
{
	int c, h, w;
	int height_col = (height + 2 * pad - ksize) / stride + 1;  //output size height
	int width_col = (width + 2 * pad - ksize) / stride + 1;    //output size height

	printf("------%d--%d----------\n", height_col,width_col);

	int channels_col = channels * ksize * ksize;
	//最外层循环是每个卷积核的参数个数:
	for (c = 0; c < channels_col; ++c)
	{
		int w_offset = c % ksize;
		int h_offset = (c / ksize) % ksize;
		int c_im = c / ksize / ksize;
		//这两层循环是用卷积核把图像遍历一遍
		printf("{" );
		for (h = 0; h < height_col; ++h)
		{
			for (w = 0; w < width_col; ++w)
			{
				int im_row = h_offset + h * stride;
				int im_col = w_offset + w * stride;
				int col_index = (c * height_col + h) * width_col + w;
				data_col[col_index] = im2col_get_pixel(data_im,
                                height, width, channels,im_row, im_col, c_im, pad);

				printf("%d,", data_col[col_index]);
			}
		}
		printf("}-->x%d\n",c);
	}
}


int main()
{
	data_init();
	im2col_cpu((int*)im_data, tchannel, theight, twidth,
		tksize, tstride, tpad, (int*)data_col);

	while (1);

}

运行结果

 

<think>嗯,用户现在想用nnUNet或者相关工具来绘制Darknet53和Darknet_tiny的网络结构图。首先,我需要确认nnUNet本身是否支持这个功能。根据之前的知识,nnUNet主要用于医学图像分割,它的主要功能是处理数据、训练模型和推理,可能并不直接支持网络结构的可视化。不过用户可能看到nnUNet有模型配置的部分,所以才会想到这个工具。 接下来,用户提到的Darknet53和Darknet_tiny,这两个是YOLOv3和YOLOv4中使用的骨干网络,属于目标检测领域。而nnUNet主要针对的是分割任务,使用的是UNet及其变体。所以这两者的网络结构不同,直接使用nnUNet可能不太行。但用户可能不知道这点,所以需要解释清楚。 然后,用户可能需要的是其他工具,比如Netron、TensorBoard、PyTorchViz或者手动绘制。这时候应该提供几种可行的方法,并给出具体的步骤和代码示例。比如用PyTorch代码定义Darknet53的结构,然后用torchviz生成结构图,或者用Netron打开已有的模型文件。 还要考虑用户可能的环境问题,比如是否安装了这些工具,是否需要额外的库。例如,安装graphviz可能需要在系统上先安装软件,再安装Python包。这些细节需要说明清楚,避免用户操作时出错。 另外,用户可能在之前的对话中安装了nnUNet的环境,所以可以建议在同一个conda环境中安装这些可视化工具,方便使用。例如,在nnunet的环境中安装torchviz和graphviz。 需要检查是否有相关的引用文献或资料支持这些方法,比如nnUNet的文档是否提到模型可视化,或者是否有其他资源。根据之前的回答,可能没有,所以需要依靠通用的可视化工具。 最后,生成相关问题时要考虑用户可能的后续需求,比如调整网络结构、导出模型参数、可视化训练过程等,这样能帮助用户进一步解决问题。</think>要实现Darknet53和Darknet_tiny网络结构图的可视化,建议使用专业神经网络可视化工具而非nnUNet。以下是具体方法(含代码示例): --- ### **一、可视化工具推荐** #### 1. **Netron(零代码可视化)** ```bash # 安装工具 pip install netron # 导出PyTorch模型 import torch from torch import nn class DarknetBlock(nn.Module): def __init__(self, in_channels): super().__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels, in_channels//2, 1) self.conv2 = nn.Conv2d(in_channels//2, in_channels, 3, padding=1) def forward(self, x): return x + self.conv2(self.conv1(x)) model = DarknetBlock(64) # 示例模块 torch.save(model, "darknet_block.pth") # 启动可视化 import netron netron.start("darknet_block.pth") ``` ![Netron界面示例](https://netron.app/static/images/screenshot.png)[^2] #### 2. **PyTorchViz + Graphviz** ```python # 安装依赖 conda install -c anaconda graphviz # 系统级安装 pip install graphviz torchviz # 生成结构图 from torchviz import make_dot x = torch.randn(1, 64, 224, 224) dot = make_dot(model(x), params=dict(model.named_parameters())) dot.render("darknet_block", format="png") ``` ![Graphviz输出示例](https://miro.medium.com/v2/resize:fit:1400/1*5fDBwqYD8S3n4s-2ZOt-KA.png)[^3] --- ### **二、Darknet_tiny完整示例** ```python import torch import torch.nn as nn from torchviz import make_dot class DarknetTiny(nn.Module): def __init__(self): super().__init__() self.layers = nn.Sequential( nn.Conv2d(3, 16, 3, padding=1), nn.MaxPool2d(2), nn.Conv2d(16, 32, 3, padding=1), nn.MaxPool2d(2), nn.Conv2d(32, 64, 3, padding=1), nn.MaxPool2d(2) ) def forward(self, x): return self.layers(x) model = DarknetTiny() x = torch.randn(1, 3, 224, 224) make_dot(model(x), params=dict(model.named_parameters())).render("darknet_tiny", format="png") ``` --- ### **三、nnUNet相关可视化** 虽然nnUNet不直接支持第三方网络可视化,但可查看其网络配置: ```python # 查看nnUNet默认网络架构 from nnunet.network_architecture.generic_UNet import Generic_UNet print(Generic_UNet.__doc__) # 显示网络结构文档 # 3D UNet参数示例 arch_dict = { 'num_pool': 5, # 下采样次数 'conv_per_stage': 2, # 每阶段卷积层数 'base_num_features': 32 } ``` --- ### **四、专业工具对比** | 工具 | 优点 | 缺点 | |------------|-----------------------|-----------------------| | Netron | 支持多种框架模型可视化 | 无法显示自定义模块细节 | | TensorBoard| 动态训练过程可视化 | 需要完整训练代码 | | Graphviz | 高度自定义结构 | 需手动定义节点关系 | ---
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