Math 1个卷积可以被分成2个卷积吗？

所以我想对RGB图像进行二维卷积。我的RGB图像是形状

（25923888,3）

，我的过滤器是形状

（20,20）

我想做的是：

• 将图像分成大小相等的两半

  （12963888,3）

• 对每一半进行卷积
• 结合卷积结果得到完整的卷积图像

这可能吗

我有两个GPU。我基本上想在1个GPU上做一半的卷积，另一半在另一个GPU上，这就是这个问题的动机

当我将图像分成两半并卷积每一半时，返回的组合维度是

（25543869,3）

，但如果我一次卷积整个图像，则返回的（正确）维度是

（25733869,3）

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我想做什么有公式吗？

你的结果似乎只包含卷积积满的点，没有应用任何零填充或类似的扩展。因此，如果精确拆分，则完整结果的中间部分将丢失

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你可以通过在过滤器大小的分裂中间引入一个重叠来纠正这个问题，也就是说，左边的图像有列1到1306，第二个列1287到2592（如果从0开始计数，则偏移1）。不应用任何零填充或类似扩展。因此，如果精确拆分，则完整结果的中间部分将丢失

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你可以通过在滤波器大小的分裂中间引入一个重叠来校正，即，左边的图像有列1到1306，第二个列1287到2592（如果从0开始计数，则偏移1）。可以在两个阶段执行卷积，但是必须有19（或者可能20）的重叠区域。图像中心上的线将由两个GPU包含。

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更好的是，如果卷积例程允许输出（大小+2k-1），则可以通过将这两个结果相加（正确对齐）来计算中间部分。

可以分两个阶段执行卷积，但两个GPU必须包括图像中心上19（或可能20）行的重叠区域。

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更好的是，如果卷积例程允许输出（大小+2k-1），则可以通过将这两个结果相加（正确对齐）来计算中间部分。

是的，可以将卷积一分为二。假设卷积滤波器以一种简单的方式工作，那么对于传统的GPU API来说，它应该是相当简单的

您需要仔细考虑的问题是边缘效应：您的GPU在图像边界处会做什么？通常有许多选项，可根据读取原始图像的纹理采样对象的每个边界进行配置：镜像、环绕或固定颜色（如零）

但是，如果两侧都从同一原始图像采样，则两半之间的边界将靠近纹理中心，而边缘效果不适用！每个半图像将在其各自的采样位置应用卷积，而不依赖于其他位置

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请注意，如果要在GPU之间分割输入图像（例如，为了最小化GPU和CPU之间的带宽），则必须将源纹理的每一半延伸到过滤器的范围内——刚好足以避免上述边缘效应

是的，你可以把卷积一分为二。假设卷积滤波器以一种简单的方式工作，那么对于传统的GPU API来说，它应该是相当简单的

您需要仔细考虑的问题是边缘效应：您的GPU在图像边界处会做什么？通常有许多选项，可根据读取原始图像的纹理采样对象的每个边界进行配置：镜像、环绕或固定颜色（如零）

但是，如果两侧都从同一原始图像采样，则两半之间的边界将靠近纹理中心，而边缘效果不适用！每个半图像将在其各自的采样位置应用卷积，而不依赖于其他位置

请注意，如果要在GPU之间分割输入图像（例如，为了最小化GPU和CPU之间的带宽），则必须将源纹理的每一半延伸到过滤器的范围内——刚好足以避免上述边缘效应