Numpyを使ったim2colのアルゴリズムで分からない部分があります。
以下のコードで、
col[:, :, y, x, :, :] = img[:, :, y:y_max:stride, x:x_max:stride]
という行があるのですが、これが具体的にどんな処理を行っているのか、そしてVisual Basicや、JavaScriptのFor loopで書くとどんなコードになるのか知りたいです。宜しくお願い致します。
引用
リンク内容
Python3
1import numpy as np 2 3def im2col(input_data, filter_h, filter_w, stride=1, pad=0): 4 N, C, H, W = input_data.shape 5 out_h = (H + 2*pad - filter_h)//stride + 1 6 out_w = (W + 2*pad - filter_w)//stride + 1 7 8 img = np.pad(input_data, [(0,0), (0,0), (pad, pad), (pad, pad)], 'constant') 9 col = np.zeros((N, C, filter_h, filter_w, out_h, out_w)) 10 11 for y in range(filter_h): 12 y_max = y + stride*out_h 13 for x in range(filter_w): 14 x_max = x + stride*out_w 15 16 # この行をFor Loopで実装したい 17 col[:, :, y, x, :, :] = img[:, :, y:y_max:stride, x:x_max:stride] 18 19 20 print("Result 1 --------------------------------") 21 print(col) 22 23 col = col.transpose(0, 4, 5, 1, 2, 3) 24 print("Result 2 --------------------------------") 25 print(col) 26 27 col = col.reshape(N*out_h*out_w, -1) 28 print("Result 3 --------------------------------") 29 print(col) 30 31 #return col 32 33x= [ 34 [1,2,3,4], 35 [5,6,7,8], 36 [9,10,11,12], 37 [13,14,15,16] 38 ] 39x= np.array([[x]]) 40 41im2col(x,3,3,stride=1,pad=0) 42 43
#実行結果
Python3
1Result 1 -------------------------------- 2[[[[[[ 1. 2.] 3 [ 5. 6.]] 4 5 [[ 2. 3.] 6 [ 6. 7.]] 7 8 [[ 3. 4.] 9 [ 7. 8.]]] 10 11 12 [[[ 5. 6.] 13 [ 9. 10.]] 14 15 [[ 6. 7.] 16 [ 10. 11.]] 17 18 [[ 7. 8.] 19 [ 11. 12.]]] 20 21 22 [[[ 9. 10.] 23 [ 13. 14.]] 24 25 [[ 10. 11.] 26 [ 14. 15.]] 27 28 [[ 11. 12.] 29 [ 15. 16.]]]]]] 30Result 2 -------------------------------- 31[[[[[[ 1. 2. 3.] 32 [ 5. 6. 7.] 33 [ 9. 10. 11.]]] 34 35 36 [[[ 2. 3. 4.] 37 [ 6. 7. 8.] 38 [ 10. 11. 12.]]]] 39 40 41 42 [[[[ 5. 6. 7.] 43 [ 9. 10. 11.] 44 [ 13. 14. 15.]]] 45 46 47 [[[ 6. 7. 8.] 48 [ 10. 11. 12.] 49 [ 14. 15. 16.]]]]]] 50Result 3 -------------------------------- 51[[ 1. 2. 3. 5. 6. 7. 9. 10. 11.] 52 [ 2. 3. 4. 6. 7. 8. 10. 11. 12.] 53 [ 5. 6. 7. 9. 10. 11. 13. 14. 15.] 54 [ 6. 7. 8. 10. 11. 12. 14. 15. 16.]]
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