Caffe使用Blob结构在CNN网络中存储、传递数据。对于批量2D图像数据,Blob的维度为

图像数量N × 通道数C × 图像高度H × 图像宽度W

显然,在此种场景下,Blob使用4维坐标定位数据,如(n, c, h, w),其中n为图像序号(0到N-1),c为通道序号(0到C-1),h为图像行序(0到H-1),w为图像列序(0到W-1)。那么我们如何根据这个坐标找到对应的数据呢?要想得到这个问题的答案,就得弄清楚Blob在内存中的数据组织形式,也就是这批量的2D图像在内存中是如何存储的。其实它的存储方式很简单,见下图:

图像数据依序存储,单张图像数据按通道序依次存储,组织形式简单明了。上图给了三张图像的存储例子,每张图像的通道数C为3,H为8,W为16。坐标(2, 1, 3, 9),代表这是第3张图像、第2个通道、第4行、第10列的像素值,实际存储位置为:

(((2 × C) + 1) × H + 3) × W + 9 = (((2 × 3) + 1) × 8 + 3) × 16 + 9  = 953

通俗地讲,在内存中,第一张图像的第0个像素值存储在内存的第0个位置,Blob按照从左到右,从上到下的顺序,逐列、逐行、逐通道、逐张图像,将每个像素值存入内存:

也就是说Blob的组织格式并无特别之处,顺序存储而已。坐标位置(n, c, h, w)与具体内存读取位置M的换算公式如下:

M = (((n × C) + c) × H + h) × W + w

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