스트라이드를 사용한 효율적인 이동 평균 필터링의 이점은 무엇이며 언제 사용합니까?

스트라이드를 사용한 효율적인 이동 평균 필터링

이 글에서는 효율적인 이동 평균 필터를 구성하기 위해 스트라이드를 사용하는 방법을 다룹니다. Strides는 기존 배열의 뷰를 생성하는 수단을 제공하므로 원본 데이터를 수정하지 않고도 최적화된 계산이 가능합니다.

기존 접근 방식

기존 접근 방식은 strides를 활용하여 배열을 생성합니다. 움직이는 필터 커널을 나타냅니다. 그런 다음 이 커널을 수직으로 롤링하여 필요한 값을 캡처하고 그 합계를 계산하여 평균을 얻습니다.

향상된 접근 방식

향상된 접근 방식은 "팬시"를 사용합니다. 9가지 값 또는 커널 요소의 집합을 직접 획득하여 보다 포괄적인 솔루션을 제공하는 진보적인 기술입니다. 이는 N차원 배열에 대해 구현될 수 있습니다.

메모리 고려 사항

스트라이드를 사용하면 효율적인 단일 축 이동 창 작업이 가능하지만 다음과 같은 경우 잠재적인 메모리 영향을 파악하는 것이 중요합니다. 다차원 배열로 작업합니다. 배열 복사와 관련된 중간 단계에서는 메모리 사용량이 크게 증가할 수 있습니다.

특수 함수

다차원 이동 창을 처리할 때 scipy와 같은 특수 함수를 사용하세요. ndimage는 striding 트릭보다 권장됩니다. 이러한 함수는 효율적인 경계 처리를 제공하고 내부 계산을 수행하며 성능이 뛰어납니다.

데모

아래 코드 조각은 특정 필터에 대한 롤링 창 함수를 보여줍니다. size:

<code class="python">filtsize = (3, 3)
a = np.zeros((10,10), dtype=np.float)
a[5:7,5] = 1

b = rolling_window(a, filtsize)
blurred = b.mean(axis=-1).mean(axis=-1)</code>

결론

스트라이드는 단일 축 이동 창 작업에 편리한 접근 방식을 제공하지만 다차원 배열에는 덜 효과적입니다. scipy.ndimage와 같은 특수 기능은 이러한 시나리오에 대해 보다 효율적이고 다양한 솔루션을 제공합니다.

위 내용은 스트라이드를 사용한 효율적인 이동 평균 필터링의 이점은 무엇이며 언제 사용합니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!