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卷积核CUDA的设计

是指在使用CUDA（Compute Unified Device Architecture）进行GPU编程时，针对卷积操作的核心部分进行优化和设计。

卷积核是卷积操作中的一个重要概念，它是一个小的矩阵或向量，用于对输入数据进行卷积运算。在深度学习和图像处理等领域中，卷积操作被广泛应用于特征提取和图像处理等任务中。

CUDA是由NVIDIA推出的一种并行计算平台和编程模型，它允许开发者利用GPU的强大计算能力来加速各种计算任务。在CUDA中，开发者可以使用CUDA C/C++编程语言来编写并行计算的代码，并通过调用CUDA API来管理GPU设备和数据传输。

设计卷积核CUDA的目的是为了充分利用GPU的并行计算能力，提高卷积操作的计算效率和性能。以下是一些设计卷积核CUDA的常见优化技术和方法：

矩阵分块：将输入数据和卷积核分块存储在共享内存中，减少全局内存访问次数，提高数据访问效率。
共享内存：利用GPU的共享内存来存储输入数据和卷积核，减少全局内存访问延迟，提高数据传输速度。
线程束：利用GPU的线程束（warp）并行处理多个输入数据和卷积核，提高计算效率。
指令优化：使用合适的指令集和指令调度策略，充分利用GPU的硬件特性，提高指令执行效率。
内存访问模式优化：通过优化内存访问模式，减少内存访问冲突和数据依赖，提高数据传输效率。

卷积核CUDA的设计可以提高卷积操作的计算效率和性能，加速深度学习和图像处理等任务的执行速度。在腾讯云的产品中，推荐使用GPU实例来进行CUDA编程和卷积操作加速，例如腾讯云的GPU云服务器（https://cloud.tencent.com/product/cvm/gpu）和GPU容器服务（https://cloud.tencent.com/product/tke/gpu）等。这些产品提供了强大的GPU计算能力和丰富的GPU编程环境，适用于各种深度学习、图像处理和科学计算等任务。

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学习torch框架中的卷积神经网络，对此进行记录一、nn.Conv1d 一维的卷积能处理多维数据 nn.Conv2d(self, in_channels, out_channels, kernel_size...out_channel: 输出数据的通道数，这个根据模型调整； kennel_size: 卷积核大小，可以是int，或tuple；kennel_size=2,意味着卷积大小2， kennel_size...– kennel_size + 2 * padding) / stride + 1 x = ([10,16,30,32,34]),其中第一维度：30，第一维度,第二维度：32,第三维度：34，对于卷积核长分别是...，例RGB图片通道数为3； out_channel: 输出数据的通道数，这个根据模型调整； kennel_size: 卷积核大小，可以是int，或tuple；kennel_size=2,意味着卷积大小...： h/w = (h/w – kennel_size + 2padding) / stride + 1 x = ([10,16,30,32]),其中h=30,w=32,对于卷积核长分别是 h:3，w

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卷积神经网络的卷积核大小、卷积层数、每层map个数都是如何确定下来的呢？...看到有些答案是刚开始随机初始化卷积核大小，卷积层数和map个数是根据经验来设定的，但这个里面应该是有深层次原因吧，比如下面的手写字卷积神经网络结构图1，最后输出为什么是12个map，即输出12个特征？...在达到相同感受野的情况下，卷积核越小，所需要的参数和计算量越小。具体来说。卷积核大小必须大于1才有提升感受野的作用，1排除了。...而大小为偶数的卷积核即使对称地加padding也不能保证输入feature map尺寸和输出feature map尺寸不变（画个图算一下就可以发现），2排除了。所以一般都用3作为卷积核大小。...理解网络原理后, 你才能在设计结构的时候心里有感觉(只是有感觉而已), 网络出了问题, 或者在某些情况下不满意, 有更好的直觉去调整.

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本文摘录OpenCV 中的卷积、滤波相关操作内容，重点介绍 Opencv 操作中自定义核进行卷积的操作。...用任意线性滤波器做卷积到目前为止，我们所接触到的卷积都是在OpenCV中API内部实现了的。学习了一些卷积操作之后，就立即联系OpenCV中实现了相应功能的函数。...在调用这些函数时，函数默认地选择了某一种核，我们做的只是向函数传递一些参数来调整这个核。在OpenCV中，实际是允许我们用一个真实存在的核进行卷积操作的。...卷积核分解理论上说，我们只要用一个数组表示一个核，然后放进一个函数，就可以用来卷积了。实际情况中，一些不起眼的地方却会在很大程度上影响到性能，可分解的矩阵通常会产生这种影响。...两个矩阵进行卷积所产生的消耗可以用两个矩阵的面积之积近似，如此一来，用n×n的核对面积为A的图像进行卷积所需的时间时An^2,但如果分解成n×1和1×n的两个核，那么代价就是An+An=2An,因此分解卷积核可以提高提高卷积计算的效率

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【简单的CV】2.0 滤波、核与卷积（下）

2.0 常见的几种图像处理上节中介绍了利用“核”的卷积来做图像处理，这节介绍几种常见的图像滤波。 01 模糊 ?...这个图就是模糊处理过的图片，大部分模糊的图片给我们感觉都是分辨率不够。所以我们这里的滤波思路就是“降低图像的分辨率”。...上节的平均核就是一种模糊的“核”，锚点像素取核的平均值，卷积后，图像中的像素点就变为了原图像素点周围的平均值，使得相邻像素点之间的差值变小，这样产生了模糊效果。 ? ?...02 自动阈值利用遍历像素点来二值化图像是我们之前学习过的。自动阈值的滤波是指用“核”来计算平均值，再通过对比平均值与阈值大小来二值化图像。...通过设计不同的“核”并对图像进行卷积，我们可以对图像进行任意操作，可以"指鹿为马"，可以“化黑为白”，“核”就是我们的“神笔”。

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【简单的CV】2.0 滤波、核与卷积（上）

02 滤波滤波是信号处理中的一个术语，表示对一个连续的信号进行处理，除去或者改变信号中的特定信号（干扰信号）。...三核利用滤波的方式来处理图像，最重要的一点是图像实际上是一种有两个维度的数据集合，在对像素值进行操作时，需要考虑的不仅仅是像素值本身的值，还需要参考像素值周边的值，来进行统一操作，这样才能最大限度的保留图像的信息...如何统一参考像素本身和周边值，这里我们使用“核”的方法。下面是一个3*3的核，它所有元素的值都是1。用它来表示一个锚点像素和它周围±1所有的像素值。 ?...利用核将图像中所有像素遍历一遍，就是我们这里讨论的图像的滤波——卷积。 04 一些常用的“核” ? 平均核，计算锚点周围的平均值 ? Sobel核，计算X方向的导数梯度 ? 高斯核 ?...高斯核的3D 小结 1. C语言中遍历； 2. 图像处理中的滤波、卷积和核。

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【知识星球】卷积核和感受野可动态分配的分组卷积

欢迎大家来到《知识星球》专栏，这里是网络结构1000变小专题，我们要慢慢开始更新AutoML与网络设计相关的内容。...基于Depthwise的分组卷积是一个非常有效的模型设计，不过它们通常是用同样大小的卷积核，MixNet则使用了可学习的多尺度卷积核提升其性能。...既然不同的卷积核大小有性能的差异，说明各自还是学习到了不同的特征表达，再参考到Inception等多尺度结构，自然就可以想到用不同大小的卷积核进行实验。 ?...网络结构如上，关于使用多少种不同尺度的卷积核，有两种思路。第一种，就是人工设定，比如使用3x3, 5x5, 7x7, 9x9等四种卷积核，各自的通道数量可以均分。...当然更好的方式就是基于学习了，让其对卷积核的种类和通道数量划分进行搜索，看看实验对比如下： ? ?

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PAConv:基于点云动态核的自适应卷积

In CVPR, 2019 卷积的另一个方向就是使用固定的卷积点，通过计算点之间的相关度来调整卷积核的权重 limit the model flexibility Point convolutional...In NeurIPS, 2019. 3 主要创新 1、通过动态地汇集权重矩阵构建一个卷积核，这些权重矩阵的参数是通过使用ScoreNet从点云的位置信息中学习到的。...这样，卷积核就是通过数据驱动的方式构建的，与2dcnn相比更好处理不规则、无序的点云数据。 2、学习过程的复杂度从根据点位置信息直接估计卷积核*降低到估计系数来联合权重矩阵。...其中S_ij是M个系数的集合，代表j这个点上的M个weigh matrix的权重系数。这样就建立了一个从离散的卷积核映射到连续的三维空间的映射这里连续的三维空间是怎么体现的呢？...3、Kernel generation 根据以上，p_j点处的卷积权重就是：这样，p_j的卷积核权重就是根据空间信息动态获取的了，这种位置自适应的卷积对于不规则分布的点云有很高的的灵活性。

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YOLOv8独家原创改进：大核卷积涨点系列 | Shift-ConvNets，具有大核效应的小卷积核 | 2024年最新论文

本文独家改进：大的卷积核设计成为使卷积神经网络（CNNs）再次强大的理想解决方案，Shift-ConvNets稀疏/移位操作让小卷积核也能达到大卷积核效果，创新十足实现涨点，助力YOLOv8在多个私有数据集和公开数据集...因此，大卷积核设计成为卷积神经网络(cnn)再次伟大的理想解决方案。然而，典型的大卷积核是对硬件不友好的运算符，导致各种硬件平台的兼容性降低。因此，简单地扩大卷积核的大小是不明智的。...大卷积核的计算成本是其应用的一个障碍。即使是参数较少的异构卷积，如可学习的扩展卷积和DCN，也不是硬件友好的算子。基于大卷积核的持续演化，我们提出了移位算子。改进的模块结构如图4(a)所示。...大卷积核的框架。(a) SLaK在大卷积核中的应用。它使用两个51 × 5卷积核进行水平和垂直卷积。最后加上5×5卷积的结果。...(SLaK使用细粒度稀疏性来减少参数计数);(b)我们提出的方法将一个大的51 × 5卷积核分成11个标准的5 × 5卷积核。然后我们使用特征移位和加法来达到与51 × 5大卷积核相同的效果。

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GPU编程2--CUDA核函数和线程配置

CUDA核函数在GPU上执行的函数称为CUDA核函数（Kernel Function)，核函数会被GPU上多个线程执行，我们可以在核函数中获取当前线程的ID。...// CUDA核函数的定义 __global__ void addKernel(int *c, const int *a, const int *b) { int i = threadIdx.x...; c[i] = a[i] + b[i]; } // CUDA核函数调用 addKernel>>(c, a, b); 可以总结出CUDA核函数的使用方式：使用关键字...global来标识，在CPU上调用，在GPU上执行，返回值为void 使用>>来指定线程索引方式核函数相对于CPU是异步的，在核函数执行完之前就会返回，这样CPU可以不用等待核函数的完成...在CUDA上可以使用内置变量来获取Thread ID和Block ID： threadIdx.[x, y, z]表示Block内Thread的编号 blockIdx.

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变形卷积核、可分离卷积？卷积神经网络中10大拍案叫绝的操作

-- 3×3卷积核 AlexNet中用到了一些非常大的卷积核，比如11×11、5×5卷积核，之前人们的观念是，卷积核越大，receptive field（感受野）越大，看到的图片信息越多，因此获得的特征越好...每层卷积只能用一种尺寸的卷积核？-- Inception结构传统的层叠式网络，基本上都是一个个卷积层的堆叠，每层只用一个尺寸的卷积核，例如VGG结构中使用了大量的3×3卷积层。...系列的网络，就使用了多个卷积核的结构： ?...能否让固定大小的卷积核看到更大范围的区域？...，我们可以看到这样一些趋势：卷积核方面：大卷积核用多个小卷积核代替；单一尺寸卷积核用多尺寸卷积核代替；固定形状卷积核趋于使用可变形卷积核；使用1×1卷积核（bottleneck结构）。

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ICLR 2020 | Deformable Kernels，创意满满的可变形卷积核

论文提出可变形卷积核(DK)来自适应有效感受域，每次进行卷积操作时都从原卷积中采样出新卷积，是一种新颖的可变形卷积的形式，从实验来看，是之前方法的一种有力的补充。...为此，论文提出可变形卷积核(Deformable Kernels, DK)，用于进行可变形建模的新型卷积操作，在推理时根据输入直接生成新的卷积核来改变有效感受域。...大小为，stride为1的二维卷积操作如公式1，输出为目标区域像素与卷积核乘积的和，。...公式3的意义为所有从到的路径的权重和，权重的计算为卷积核权重的累积，有效感受域值跟输出的采样位置、卷积核位置以及卷积核权重有关。 ?...假设将第个卷积核替换为卷积核，ERF的计算会变为公式4，\ 即不包含层，这里每条路径权重直接乘上，因为层只有一个路径，符合指示函数的路径必定包含。 ?

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【随笔记录】1*1卷积核的作用

，然后进行非线性化操作，可以完成升维和降维的功能，如下图所示，选择2个1x1大小的卷积核，那么特征图的深度将会从3变成2，如果使用4个1x1的卷积核，特征图的深度将会由3变成4。...上面左图是作者提出来的基本结构，说明如下：（1）采用不同大小的卷积核意味着不同大小的感受野，最后拼接意味着不同尺度特征的融合；（2）之所以卷积核大小采用1、3和5，主要是为了方便对齐。...Factorizing Convolutions with Large Filter Size，也就是分解大的卷积，用小的卷积核替换大的卷积核，因为大尺寸的卷积核可以带来更大的感受野，但也意味着更多的参数...，比如5x5卷积核参数是3x3卷积核的25/9=2.78倍。...的卷积核，就变成了3*3，28channels的卷积核，原来的64个channels就可以理解为跨通道线性组合变成了28channels，这就是通道间的信息交互。

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变形卷积核、可分离卷积？卷积神经网络中十大拍案叫绝的操作

-- 3×3卷积核 AlexNet中用到了一些非常大的卷积核，比如11×11、5×5卷积核，之前人们的观念是，卷积核越大，receptive field（感受野）越大，看到的图片信息越多，因此获得的特征越好...于是在VGG（最早使用）、Inception网络中，利用2个3×3卷积核的组合比1个5×5卷积核的效果更佳，同时参数量（3×3×2+1 VS 5×5×1+1）被降低，因此后来3×3卷积核被广泛应用在各种模型中...每层卷积只能用一种尺寸的卷积核？-- Inception结构传统的层叠式网络，基本上都是一个个卷积层的堆叠，每层只用一个尺寸的卷积核，例如VGG结构中使用了大量的3×3卷积层。...系列的网络，就使用了多个卷积核的结构： ?...，我们可以看到这样一些趋势：卷积核方面：大卷积核用多个小卷积核代替；单一尺寸卷积核用多尺寸卷积核代替；固定形状卷积核趋于使用可变形卷积核；使用1×1卷积核（bottleneck结构）。

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可变形卷积系列(三) Deformable Kernels，创意满满的可变形卷积核 | ICLR 2020

论文提出可变形卷积核(DK)来自适应有效感受域，每次进行卷积操作时都从原卷积中采样出新卷积，是一种新颖的可变形卷积的形式，从实验来看，是之前方法的一种有力的补充。 ...为此，论文提出可变形卷积核(Deformable Kernels, DK)，用于进行可变形建模的新型卷积操作，在推理时根据输入直接生成新的卷积核来改变有效感受域。...$W$的上标以及卷积核位置$k$的下标为层数$s\in 1, n$。...公式3的意义为所有从$i$到$j$的路径的权重和，权重的计算为卷积核权重的累积，有效感受域值跟输出的采样位置$j$、卷积核位置$k$以及卷积核权重${W^{(s)}}$有关。...、卷积核位置$k$以及卷积核权重${W^{(s)}}$有关)，这种兼容性也可以相似地推广到非线性的情况下。

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深度学习: 卷积核为什么都是奇数size

卷积核一般都把size设为奇数，主要有以下两个原因：保护位置信息：保证了锚点刚好在中间，方便以模块中心为标准进行滑动卷积，避免了位置信息发生偏移。...padding时对称：保证了 padding 时，图像的两边依然相对称。 ---- [1] 为什么CNN中的卷积核size一般都是奇数

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卷积神经网络学习路线（二）| 卷积层有哪些参数及常用卷积核类型盘点？

今天我们就继续讲讲卷积核的基本参数以及卷积核有哪些基本类型。卷积核的基本参数卷积神经网络的核心操作就是卷积层，我们这里以caffe框架为例子来介绍一下卷积核都有哪些基本的参数。...如果卷积核的长和宽不等，需要用kernel_h和kernel_w分别设定其它参数。 stride：卷积核的步长，默认为1。当然也可以用stride_h和stride_w来设置。...常用卷积核类型盘点？卷积核的类型有很多，从我在工业上做的一些任务来看，最常用的卷积核类型大概有4种，分别是标准卷积，扩张卷积，转置卷积和深度可分离卷积。...所以本节我就介绍一下这4种卷积希望可以抛砖引玉，引起大家对卷积核探索的兴趣。...深度可分离卷积这是在轻量级模型算法优化中经常会使用到的一种卷积方式，标准的卷积操作是对原始图像三个方向的卷积运算，假设现在有个相同尺寸卷积核，这样的操作计算量为个。

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