yolov2中的reorg解析

Question

如题所述

Answer 1

深入解析YOLOv2中的关键算子：reorg操作详解

在探索YOLOv2神经网络的内部构造时，reorg算子是一个不可或缺的组件。虽然网上能找到的解释各异，我将尝试以一种更直观且精确的方式剖析这一操作。让我们从理解其基本原理开始：

首先，假设输入张量的形状为[N, C, H, W]，reorg算子在CPU上的实现过程如下：它会对输入进行一次重塑，将其转换为[N, C/(stride * stride), H * stride, W * stride]的布局。紧接着，它将这些数据块映射回原始的[N, C, H, W]格式，最终重塑成[N, 4 * C, H/stride, W/stride]的结构。其中，最关键的是数据块从[N, C/(stride * stride), H * stride, W * stride]到[N, C, H, W]的映射方式。

走进reorg_cpu函数的细节

让我们来看一下reorg_cpu函数的代码，它展示了这一映射过程的实现：

void reorg_cpu(float *x, int w, int h, int c, int n, int stride, int forward, float *out) {
int out_c = c/(stride*stride);

for(int ni = 0; ni < n; ++ni) {

for(int ci = 0; ci < c; ++ci) {

for(int hi = 0; hi < h; ++hi) {

for(int wi = 0; wi < w; ++wi) {

int in_index = wi + w * (hi + h * (ci + c * ni));

int c2 = ci % out_c;

int offset = ci / out_c;

int h2 = hi * stride + offset / stride;

int w2 = wi * stride + offset % stride;

int out_index = w2 + w * stride * (h2 + h * stride * (c2 + out_c * ni));

if(forward) {

out[out_index] = x[in_index];

} else {

out[in_index] = x[out_index];

}

}

}

}

}

}

在YOLOv2中，forward参数通常为false，这意味着映射过程是将输出数据块的值写回输入数据块的对应位置，即out_index对应于in_index。这四个嵌套循环逐个处理输出数据块的每个元素，通过[ni, c2, h2, w2]的值从输入数据块中复制数据到[ni, ci, hi, wi]的位置。

总结来说，reorg算子在YOLOv2中扮演着数据重新组织的角色，帮助网络更高效地处理特征信息。理解这一过程对于深入理解YOLOv2的结构及其性能优化至关重要。希望这个解析能帮助你在理解YOLOv2时少走弯路。