dnn模塊的權重和偏差的內存佈局是什麼？

Question

我想知道dnn模塊的內存佈局，所以我可以將權重移植到另一個庫。

我可以訪問的重量和偏壓如下

cv::Mat weight = input_net.getParam(input_layer_name.c_str(), 0); 
cv::Mat bias = input_net.getParam(input_layer_name.c_str(), 1); 

如果我有一個卷積層，用3輸入濾波器64輸出濾波器和3x3的內核，如何將存儲器佈局看起來像？如果是卷積層，我應該有3 * 3 * 3 * 64的權重和64個偏差。我怎麼能知道在權重和偏差矩陣中每個權重和偏差的位置？

更確切地說，我如何訪問圖（A，C，N）中顯示的權重？

Answer 1

它W x H x InCh x OutCh佈局。從最低指數到最高指數。例如：

w[0]: (x1, y1, inc1, outc1) 
w[1]: (x2, y1, inc1, outc1) 
... 
w[n-1]: (xn, y1, inc1, outc1) 
w[n]: (x1, y2, inc1, outc1) 
w[n+1]: (x2, y2, inc1, outc1) 
... 

並且進一步。