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我已經使用Opencv的gpu::convolve在CUDA上進行卷積。我看到 cuda convnet也卷積。任何人都知道如何從C++調用cuda convnet來獲得類似於OpenCv的gpu :: convolve的邏輯？我想比較哪些實現更快速地運行CUDA上的卷積，尤其是在圖像上運行一批過濾器時。cuda convnet equvilent方法從opencv gpu :: convolve
A
回答
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我覺得你可以在文件夾中使用位於（我的機器上）CUDA樣本： C：\ ProgramData \ NVIDIA公司\ CUDA樣品\ V5.5 \ 3_Imaging \ convolutionSeparable \
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+1。這非常有幫助。 convnet是否使用它在實現中獲得「最佳」性能？ – superryu
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我不認爲這個convnet使用可分卷積，因爲並不是所有的內核都是可分離的，但卷積網絡需要與任意內核（通過訓練計算）進行卷積。我認爲它使用了2D卷積的實現。 –
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convnet是卷積神經網絡它是（相當複雜和強大的）無監督學習工具。卷積運算（在圖像處理中）只是相鄰像素值的簡單加權求和。 –
Andrey，convnet有幾個部分，它很複雜，正如你注意到的那樣。代碼沒有大量記錄，所以必須閱讀代碼。它在圖像上進行卷積運算，所以我想知道是否有一個像opencv的gpu :: convolve這樣的方法。 – superryu