本文介绍了卷积的计算复杂度的处理方法，对大家解决问题具有一定的参考价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习吧！
问题描述
我了解到，一般卷积算法的计算复杂度为O(n^2)，而通过FFT的计算复杂度为O(n log n).
I read that the computational complexity of the general convolution algorithm is O(n^2), while by means of the FFT is O(n log n).
在2-D和3-D中进行卷积怎么样?
What about convolution in 2-D and 3-D?
有参考吗?
推荐答案
对于二维和三维卷积以及快速傅立叶变换，复杂度如下:
As for two- and three-dimensional convolution and Fast Fourier Transform the complexity is following:
2D 3D
Convolution O(n^4) O(n^6)
FFT O(n^2 log^2 n) O(n^3 log^3 n)
参考:数字图像处理幻灯片，否. 34.
这篇关于卷积的计算复杂度的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持！