## PyTorch中的im2col
在深度学习领域中，卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）是十分重要的模型之一。CNN通过卷积操作来提取图像特征，从而实现图像分类、目标检测、图像生成等任务。在实际应用中，为了提高卷积操作的计算效率，通常会使用im2col技术来优化卷积操作。
im2col是指将原始图像数据转换成二维矩阵的操作，通过im2col可以
原创
2024-01-20 09:52:57
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Python CV2的基本操作
cv2.imread(filepath,flags)
filepath：要读入图片的完整路径
flags：读入图片的标志
cv2.IMREAD_COLOR：默认参数，读入一副彩色图片，忽略alpha通道
cv2.IMREAD_GRAYSCALE：读入灰度图片
cv2.IMREAD_UNCHANGED：顾名思义，读入完整图片，包括alpha通道
返回值是一个numpy
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2023-12-27 14:57:42
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今天来说说im2col和col2im函数，这是MATLAB中两个内置函数，经常用于数字图像处理中。一般来说：如果将图像分割成块的时候用的im2col参数为’distinct’，那么用col2im函数时参数也是’distinct’，即可将转换后的数组复原。如果将图像分割成块的时候用的im2col参数为’sliding’，我目前还不知道MATLAB中使用内置函数是如何复原的。今天，来看看Python中是如何实现这两个函数的（sliding类型）。对于im2col的实现，我们沿着原始矩阵逐
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2021-07-20 14:35:39
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代码：import numpy as npdef im2col(mtx, block_size): mtx_shape = mult = np.empty((bloc
原创
2022-12-04 00:31:48
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官方文档对其功能的描述为为：Rearrange image blocks into columns. 即重排图像块为矩阵列。 函数原型为：B = im2col(A,[m n],block_type)block_type的取值可以为’distinct’或者’sliding’。当block_type为distinct时，将A沿列的方向分解为互不重叠的子矩阵，并将分解以后的子矩阵沿列的方向转换成B的列，
原创
2022-08-01 11:50:42
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热力图是一种数据的图形化表示，具体而言，就是将二维数组中的元素用颜色表示。热力图之所以非常有用，是因为它能够从整体视角上展示数据，更确切的说是数值型数据。使用imshow()函数可以非常容易地制作热力图。1. 函数imshow()imshow(X, cmap=None, norm=None, aspect=None,
interpolation=None, alpha=None, v
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2023-09-01 11:56:38
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今天来说说im2col和col2im函数，这是MATLAB中两个内置函数，经常用于数字图像处理中。其中im2col函数在《MATLAB中的im2col函数》一文中已经进行了简单的介绍。一般来说：如是将图像分割成块的时候用的im2col参数为’distinct’，那么用col2im函数时参数也是’distinct’，即可将转换后的数组复原。如果将图像分割成块的时候用的im2col参数为’slidi
原创
2022-08-01 11:56:37
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简介im2col就是img to colomn主，要是把图像转成column，原因和用途也很清晰，CNN中数据是四维的，并且有滑动窗口的存在，如果用for循环，计算效率不敢看。 那么原理也很简单，展开、复制、向量化。 但是从示意图到实现，还是有一个地方比较绕，所以我一下也没想到实现，还是看着参考代码分析了一下才明白。 示意图：其实示意图可以写两种，不带batch的，和
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2024-08-08 10:32:26
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cv2.imshow() cv2.imShow()函数可以在窗口中显示图像。该窗口和图像的原始大小自适应（自动调整到原始尺寸）。 第一个参数是一个窗口名称（也就是我们对话框的名称），它是一个字符串类型。第二个参数是我们的图像。您可以创建任意数量的窗口，但必须使用不同的窗口名称。1. import cv2
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2024-08-29 15:58:01
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使用pytorch搭建MLP多层感知器分类网络判断LOL比赛胜负1. 数据集百度网盘链接，提取码：q79p 数据集文件格式为CSV。数据集包含了大约5万场英雄联盟钻石排位赛前15分钟的数据集合,总共48651条数据，该数据集的每条数据共有18个属性，除去比赛ID属性，每条数据总共有17项有效属性，其中blue_win是数据集的标签为蓝方的输赢，其余16项属性可作为模型训练的输入属性。2. 分析预测
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2024-01-25 20:57:56
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这两个函数其实完成的功能比较简单，im2col就是把矩阵按卷积乘法所需，变换成列向量，col2im是一个逆过程从下面这张图你一眼就能看明白im2col的操作（caffe中卷积计算都是Matrix_Kernel * Matrix_Col），因为都列出来太长了，我只列出了前4个，
原创
2022-03-04 10:38:33
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col2im的实现，这是im2col的逆过程最近学习CNN，需要用到im2col这个函数，无奈网上没有多少使用armadillo的例子，而且armadillo库中似乎也没有这个函数，因此自己写了。im2col的原理网上一大把，我懒得写了。1. fieldfield2. 矩阵展开这个其实还挺简单，使用reshape函数将矩阵变形。不过，armadillo中变形是按照竖向变形的。比如：1 2 3
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2021-05-23 12:22:00
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im2col()矩阵卷积卷积就是卷积核跟图像矩阵的运算。卷积核是一个小窗口，
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2023-01-12 14:52:20
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这两个函数其实完成的功能比较简单，im2col就是把矩阵按卷积乘法所需，变换成列向量，col2im是一个逆过程从下面这张图你一眼就能看明白im2col的操作（caffe中卷积计算都是Matrix_Kernel * Matrix_Col），因为都列出来太长了，我只列出了前4个，注意这是四周围完全没有填充0的情况， col2im是一个反过来的过程，那么你可能会好奇，这两个操作能完全可逆...
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2021-07-14 16:25:22
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卷积神经网络CNN卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）是一种前馈神经网络，它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元，对于大型图像处理有出色表现。 它包括输入层，隐藏层，输出层，其中，隐藏层有包括卷积层(alternating convolutional layer)和池层(pooling layer)。卷积层用于提取特征，池化层也就是下采样，常见
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2024-03-19 13:40:44
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在 CV 领域中，卷积计算是扩充像素的感受野的有效方法，模型大多数的计算量都是卷积操作贡献的。因此在 CV 模型的推理性能优化中，最重要的一项工作是对卷积的优化。本文主要介绍 MegEngine 在长期的工业界实践和反馈的基础上总结得出卷积优化的基本方法。
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2022-11-30 17:30:07
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神经网络学习的梯度算法从感如器的学习算法可知，学习的目的是在于修改网络中的权系数，使到网络对于所输入的模式样本能正确分类。当学习结束时，也即神经网络能正确分类时，显然 权系数就反映了同类输人模式样本的共同特征。换句话讲，权系数就是存储了的输人模式。由于权系数是分散存在的，故神经网络自然而然就有分布存储的特点。前面的感知器的传递函数是阶跃函数，所以，它可以用作分类器。前面一节所讲的感知器学习算法因其
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2023-07-13 15:15:13
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# PyTorch中的col2im函数解析
## 1. 引言
在深度学习中，卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种常用的模型，用于图像分类、目标检测等任务。在CNN中，卷积层负责提取特征，而反卷积层则用于还原图像。
在卷积操作中，我们常常使用im2col函数将输入的图像转换为矩阵，然后使用矩阵乘法进行卷积计算。反之，在反卷积操作中，我们则需要使
原创
2023-11-18 08:42:24
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一、Python装饰器作用：拓展原来函数功能的一种函数。1、基本形式定义了一个函数deco，它的参数是一个函数，然后给这个函数嵌入了计时功能。#避免直接侵入原函数修改，但是生效需要再次执行函数
import time
def deco(func):
startTime = time.time()
func()
endTime = time.time()
msecs
一、 卷积层的作用简单介绍 卷积层是深度神经网络中的一个重要的层，该层实现了局部感受野。通过这样的局部感受野，能够有效地减少參数的数目。 我们将结合caffe来解说详细是怎样实现卷积层的前传和反传的。至于是怎样前传和反传的原理能够參考Notes on Convolutional Neural Net
原创
2022-01-06 17:55:21
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