前言

简单来讲，卷积是一种函数和函数产生一个新函数的数学运算，该数学运算的自变量是两个函数f, g（连续或离散都可以,，定义域之外的部分记函数值填充为0），输出为一个函数h,满足
,或者说，就是对每个自变量t, 的h(t)值，都是g与对应​f的函数值的加权和。

1. 一维离散卷积数学表达

2. 二维离散卷积定义

3. 图像卷积

卷积核套合在图像上，对应位置相乘求和赋值给中心像素，滑动卷积核（从左到右，从上到下），依次得到新的特征图上的值。

上图展示的是 stride=1 的情形，既每次移动一个像素的位置。并且，上图未进行padding，所以卷积之后的特征图会在四周各缩减(kernel_size-1)/2个像素。同时也可以在边缘填充0，使得卷积之后的特征图大小不变。

4. 深度学习中的卷积

5. 卷积计算的加速

5.1 原理示意图

卷积计算是将输入图像矩阵和卷积核矩阵变换为两个大的矩阵(im2col)，然后进行矩阵相乘(GEMM)（利用GPU进行矩阵相乘的高效性）。

5.2 im2col in tensorflow

具体到tensorflow中，im2col操作可以用tf.extract_image_patches代替：

tf.image.extract_image_patches(images,ksizes=None,strides=None,rates=None,padding=None,name=None,sizes=None
)
# images：必须是shape为[batch, in_rows, in_cols, depth]的tensor；
# ksize：长度大于等于4的list，滑动窗的大小
# strides:每块patch区域之间中心点之间的距离，必须是: [1, stride_rows, stride_cols, 1].#具体点说就是用来计算每次选取patch的初始点位置
# rates: 在每次提取的patch中，对应dim像素点位置之间的差距，必须是[1, rate_rows, rate_cols, 1]；「或者理解为 提取出来的每个框里面的像素不是都选择的 根据rate的不同 隔几个选一个 默认是1也就是的都选择 若为2 那么就是隔一个来选择」
# padding:有两个取值，“VALID”或者“SAME”，“VALID”表示所取的patch区域必须完全包含在原始图像中."SAME"表示可以取超出原始图像的部分，这一部分进行0填充。

# for example
import tensorflow as tf
import numpy as npimage = np.arange(5 * 5).reshape(5, 5)
# [[ 0,  1,  2,  3,  4],
#  [ 5,  6,  7,  8,  9],
#  [10, 11, 12, 13, 14],
#  [15, 16, 17, 18, 19],
#  [20, 21, 22, 23, 24]]image = image.reshape(1, 5, 5, 1) 
# image:(batch_size, img_row, img_col, input_filters)
images = tf.convert_to_tensor(image.astype(np.float32))image_patches = tf.extract_image_patches(images,[1, 3, 3, 1],[1, 1, 1, 1],[1, 1, 1, 1],padding='SAME')
# image_patches: (batch_size, img_row, img_col, kernel_row * kernel_col * input_filters)with tf.Session() as sess:print(sess.run(image_patches))
#  [[[[ 0.  0.  0.  0.  0.  1.  0.  5.  6.]
#     [ 0.  0.  0.  0.  1.  2.  5.  6.  7.]
#     [ 0.  0.  0.  1.  2.  3.  6.  7.  8.]
#     [ 0.  0.  0.  2.  3.  4.  7.  8.  9.]
#     [ 0.  0.  0.  3.  4.  0.  8.  9.  0.]]
#
#    [[ 0.  0.  1.  0.  5.  6.  0. 10. 11.]
#     [ 0.  1.  2.  5.  6.  7. 10. 11. 12.]
#     [ 1.  2.  3.  6.  7.  8. 11. 12. 13.]
#     [ 2.  3.  4.  7.  8.  9. 12. 13. 14.]
#     [ 3.  4.  0.  8.  9.  0. 13. 14.  0.]]
#
#    [[ 0.  5.  6.  0. 10. 11.  0. 15. 16.]
#     [ 5.  6.  7. 10. 11. 12. 15. 16. 17.]
#     [ 6.  7.  8. 11. 12. 13. 16. 17. 18.]
#     [ 7.  8.  9. 12. 13. 14. 17. 18. 19.]
#     [ 8.  9.  0. 13. 14.  0. 18. 19.  0.]]
#
#    [[ 0. 10. 11.  0. 15. 16.  0. 20. 21.]
#     [10. 11. 12. 15. 16. 17. 20. 21. 22.]
#     [11. 12. 13. 16. 17. 18. 21. 22. 23.]
#     [12. 13. 14. 17. 18. 19. 22. 23. 24.]
#     [13. 14.  0. 18. 19.  0. 23. 24.  0.]]
#
#    [[ 0. 15. 16.  0. 20. 21.  0.  0.  0.]
#     [15. 16. 17. 20. 21. 22.  0.  0.  0.]
#     [16. 17. 18. 21. 22. 23.  0.  0.  0.]
#     [17. 18. 19. 22. 23. 24.  0.  0.  0.]
#     [18. 19.  0. 23. 24.  0.  0.  0.  0.]]]]

5.3 对比自己写的卷积和tf原有的卷积

import tensorflow as tf
import numpy as np# 生成图像
image = np.arange(5 * 5 * 3).reshape(1, 5, 5, 3)
# image:(batch_size, img_row, img_col, input_filters)
images = tf.convert_to_tensor(image.astype(np.float32))image_patches = tf.extract_image_patches(images,[1, 3, 3, 1],[1, 1, 1, 1], [1, 1, 1, 1],padding='SAME')image_patches = tf.reshape(image_patches, [-1, 27])# 生成卷积核
kernel = np.arange(3 * 3 * 3 * 64).reshape(3, 3, 3, 64)
# kernel:(kernel_row， kernel_col， input_filters，output_filters)
kernel = tf.convert_to_tensor(kernel.astype(np.float32))
kernel_filter = tf.reshape(kernel, [27, 64])# 自定义的卷积
actual = tf.matmul(image_patches, kernel_filter)
actual = tf.reshape(actual, [-1, 5, 5, 64])
# filtered_image:(batch_size, img_row, img_col, output_filters)# tf定义的卷积
expected = tf.nn.conv2d(images, kernel, strides=[1, 1, 1, 1], padding='SAME')with tf.Session() as sess:print(sess.run(actual))print(sess.run(expected))print(sess.run(tf.reduce_sum(expected - actual)))# 0.0

6. local_connected conv

6.1 原理示意图

• 正常卷积是参数共享的，也就是说，对于同一张图片的不同块，应用相同的卷积核；
• 而局部连接卷积对于同一张图像的不同块应用不同的卷积核，其是非参数共享的。

6.2 自己写local_conv2d

import tensorflow as tf
import keras.backend as Kdef local_conv2d(inputs, kernel, kernel_size, strides, output_shape, data_format=None):# input: (batch_size, input_row, input_col, input_filter)# kernel: (output_row * output_col, kernel_row * kernel_col * input_filter, output_filters)# kernel_size: (kernel_row, kernel_col)# strides: (stride_row, stride_col)# output_shape: (output_row, output_col)# data_format=None: 'channels_first' or 'channels_last'data_format = normalize_data_format(data_format)stride_row, stride_col = stridesoutput_row, output_col = output_shapekernel_shape = int_shape(kernel)_, dim, filters = kernel_shapekernel_row, kernel_col = kernel_size[0], kernel_size[1]# result: (batch_size, output_row * output_col, kernel_row * kernel_col * input_filter)image_patches = tf.extract_image_patches(inputs,[1, kernel_row, kernel_col, 1],[1, stride_row, stride_col, 1],[1, 1, 1, 1],padding='VALID')image_patches = tf.reshape(image_patches, [-1, output_row * output_col, dim])image_patches = tf.transpose(image_patches, [1, 0, 2])output = K.batch_dot(image_patches, kernel)output = reshape(output,(output_row, output_col, -1, filters))if data_format == 'channels_first':output = tf.transpose(output, (2, 3, 0, 1))else:output = tf.transpose(output, (2, 0, 1, 3))return output