如何在 MATLAB 中加速 3 通道图像卷积？答案

【问题标题】：How to speed up 3 channel image convolution in MATLAB?如何在 MATLAB 中加速 3 通道图像卷积？
【发布时间】：2015-11-18 10:18:04
【问题描述】：

我正在为神经网络使用卷积，目前它是这样实现的

for f = 1:NumberOfKernels
    tempC = conv2(input(:,:,1),kernels(:,:,1,f),'same');
    tempM = conv2(input(:,:,2),kernels(:,:,2,f),'same');
    tempY = conv2(input(:,:,3),kernels(:,:,3,f),'same');
    preactivation(:,:,f) = tempC + tempM + tempY;
end

这可以在一行中完成，而无需单独为每个颜色通道写出 conv2 吗？图像处理工具箱中的this 函数可以加快速度吗？考虑到我没有 GPU。

【问题讨论】：

如果您没有 GPU，启用 GPU 的功能将无法运行。这就像问你是否可以骑自行车上班，前提是你没有自行车。
如果所有通道的内核都相同，则可以使用convn一次。
你试过imfilter（它不需要GPU）吗？ @rayryeng：如果所有内核都相同，则可以利用distributivity of convolution 并可能在此处使用单个conv2，不是吗？
@horchler - 啊，是的。我没有那样想。这可以工作。
内核对于所有通道都不相同，如果是这样，它对颜色不敏感。

标签： matlab image-processing optimization convolution

【解决方案1】：

您可以执行以下操作：

szk = size(kernels);
temp =  zeros(size(input)+szk(1:3)-1);
szk = ceil(szk(1:2) / 2);
temp(szk(1):szk(1)-1+size(input,1),szk(2):szk(2)-1+size(input,2),:) = input;
for f = 1:NumberOfKernels
   preactivation(:,:,f) = convn(temp,kernels(:,:,:,f),'valid');
end

但是，我不希望它更快。如果内核是可分离的，那么事情会变得更快。

【讨论】：

内核可分离是什么意思？
搜索“可分离过滤器”
好吧，它并没有加快速度，但无论如何谢谢你，我确实接受了迟到的抱歉：D