在Theano的3D滑動窗口操作？

TL.DR. theano.tensor.nnet.neighbours.images2neibs有三維友好的實現嗎？在Theano的3D滑動窗口操作？

我想使用一個神經網絡進行體積（NxNxN）的體素分類，該神經網絡需要一個nxnxn圖像，其中N> n。爲了對體積中的每個體素進行分類，我必須遍歷每個體素。對於每個迭代，我獲得並傳遞鄰域體素作爲神經網絡的輸入。這只是一個滑動窗口操作，其操作是神經網絡。

雖然我的神經網絡在Theano中實現，滑動窗口的實現是在Python/numpy中。由於這不是純粹的Theano操作，所以分類需要永久（> 3小時）來對一個體積中的所有體素進行分類。對於二維滑動窗口操作，Theano有一個輔助方法，theano.tensor.nnet.neighbours.images2neibs，對於三維圖像有沒有類似的實現？

編輯：有現有numpy的解決方案（1和2）對於n-d滑動窗口，都使用np.lib.stride_tricks.as_strided提供的意見的滑動窗口「，從而防止存儲器的問題。在我的實現中，滑動窗口數組正在從numpy（Cython）傳遞到Python，然後傳遞給Theano。爲了提高性能，我可能不得不繞過Python。

來源

2016-02-29 teng

相關討論。 https://github.com/Theano/Theano/issues/2166 – teng

另外，也許你想看看'sklearn.feature_extraction.image.extract_patches'。這可以讓您查看所需的'nxnxn'多維數據集，而無需複製數據。將它與一個不會複製的'np.einsum'組合起來，你可能會得到一些在可接受的時間內運行的東西（不保證，從未嘗試過） – eickenberg

謝謝埃肯伯格。我需要看看'np.einsum'！ – teng

如OP所述，Eickenberg和Kastner的sklearn_theano.feature_extraction.overfeat中的OverfeatTransformer實用程序與此操作相當匹配。

來源

2018-01-01 21:05:51

在Theano的3D滑動窗口操作？

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