caffe的卷积层的乘积运算的优化

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了caffe的卷积层的乘积运算的优化相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

 

 

 

 

https://hal.inria.fr/file/index/docid/112631/filename/p1038112283956.pdf

caffe的卷积计算的优化来自这篇paper,实际上就是将卷积核矩阵和feature map矩阵(或者图像矩阵)转换为大的矩阵

jiayangqing自己也分析了为何要做这种转换,如下图

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具体的优化过程如下图:

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在caffe中是通过conv_im2col_cpu函数来实现,conv_im2col_cpu(/include/caffe/vision_layers.hpp)又通过im2col_cpu来实现(/util/im2col.cpp),还通过skip_im2col来控制是否要进行这种转换

https://github.com/Yangqing/caffe/wiki/Convolution-in-Caffe:-a-memo,jiayangqing自己将caffe的卷积实现

https://www.zhihu.com/question/28385679,知乎也有这个问题的讨论

https://www.zhihu.com/question/28385679,这个人讲的也还可以

以上是关于caffe的卷积层的乘积运算的优化的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

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基于深度学习框架caffe的人脸检测

Caffe 中卷积运算的原理与实现

使用NEON优化ARM的卷积运算

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