1. 简介

模型部署时，常常面临模型精度与执行效率之间的权衡。查表（Look-Up Table, LUT）是一种在推理过程中用空间换时间的技巧，尤其适用于非线性映射函数的加速。本文将介绍如何在地平线平台上通过 SegmentLUT 实现一个自定义查表算子，并对它进行量化与导出。

本文以实现一个 DecInt 模块为例，将输入的 12bit 图像数据（值域为 [0, 4095]），通过自定义查找表进行非线性解码，模拟某种数值映射，然后进行归一化处理，最终输出一个 [-1, 1] 范围的结果图像。

查表算子常用于：实现数据非线性幅度调整、进行颜色空间的转换或者对比度的增强等场景。

2. SegmentLUT模块

SegmentLUT 是地平线提供的用于查表操作的模块，具备以下特性：

• 支持将输入索引映射到查找表指定输出；

• 支持对 LUT 函数进行量化；

• 可导出为 HBIR，用于 BPU 编译执行。

3. 构建查找表函数

定义一个将 [0, 4095] 映射到 [0, 16777215] 的函数。这里使用 numpy.interp 插值得到完整 4096 项的查表数组：

通过这种方式，任意输入 [0, 4095] 的整数值，都可以在查表中获得对应的输出结果，实现近似非线性函数。

在这里，重点解释下

借助np.interp函数来完成线性插值工作，进而生成查找表

1. np.arange(4096)会生成从 0 到 4095 的整数序列，这些整数代表了查找表的索引。

2. np.interp(...)会在已知的点(x, y)之间进行线性插值，从而计算出每个索引所对应的插值结果。

3. .astype(np.int32)会把插值得到的浮点数结果转换为 32 位整数，这样做是为了符合查找表对整数的使用需求。

4. 示例运行

示例很简单，主体包括：

• 为了方便部署，插入量化、反量化节点

• 调用 SegmentLUT 查表

• 数据归一化

全部示例代码：

验证运行在BPU上