고급 스트라이딩이 어떻게 이동 평균 필터의 효율성을 향상시킬 수 있습니까?

보다 효율적인 이동 평균 필터를 위한 고급 스트라이드 사용

소개:

이동 컴퓨팅 대규모 데이터 세트의 평균 필터는 계산 비용이 많이 들 수 있습니다. 컨볼루션 필터를 사용하는 표준 구현은 속도가 느릴 수 있지만 고급 스트라이딩 기술은 보다 효율적인 솔루션을 제공합니다.

제안 기술:

제안 기술에는 NumPy의 stride_tricks.as_strided( ) 함수를 사용하여 원래 배열 위에 움직이는 창에 해당하는 배열을 만듭니다. 이 배열을 수직 및 수평으로 굴림으로써 커널 값을 효율적으로 합산하여 각 픽셀의 평균을 계산할 수 있습니다.

구현:

다음 코드는 다음의 구현을 보여줍니다. 이 기술은:

<code class="python">import numpy as np

filtsize = 3
a = numpy.arange(100).reshape((10,10))
b = np.lib.stride_tricks.as_strided(a, shape=(a.size,filtsize), strides=(a.itemsize, a.itemsize))
for i in range(0, filtsize-1):
    if i > 0:
        b += numpy.roll(b, -(pow(filtsize,2)+1)*i, 0)
filtered = (numpy.sum(b, 1) / pow(filtsize,2)).reshape((a.shape[0],a.shape[1]))</code>

장점:

이 기술은 기존 컨볼루션 필터에 비해 몇 가지 장점을 제공합니다.

• 메모리 효율성 : as_strided 배열은 원본 배열에 대한 뷰이므로 전체 데이터 세트를 새 배열에 복사할 필요가 없습니다.
• 계산 효율성: 롤링 및 합산 작업은 다음과 같은 작업을 수행할 수 있습니다. NumPy의 최적화된 기능을 사용하여 효율적으로 수행됩니다.
• 맞춤형 커널 크기 및 모양: filtsize 매개변수를 사용하면 필터 크기와 모양을 쉽게 조정할 수 있습니다.

제한사항:

• 가장자리 처리: 제안된 기법은 가장자리 픽셀을 올바르게 처리하지 못합니다. 이 문제를 해결하려면 후처리 단계가 필요할 수 있습니다.
• 다차원 배열: 이 기술은 1차원 배열에 가장 적합합니다. 다차원 배열의 경우 메모리 사용량과 계산 비용이 엄청나게 높아질 수 있습니다.

대체 접근 방식:

• Numba JIT 컴파일: Just-in- 시간 컴파일은 이 기술의 성능을 더욱 향상시킬 수 있습니다.
• SciPy의 ndimage 모듈: 다차원 배열의 경우 SciPy의uniform_filter() 함수는 보다 효율적이고 포괄적인 솔루션을 제공합니다.

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