Depthwise Separable Convolution(深度可分离卷积）的实现方式
按照普通卷积-深度卷积-深度可分离卷积的思路总结。 depthwise_conv2d来源于深度可分离卷积，如下论文: Xception: Deep Learning with Depthwise Separable Convolutions 函数定义 ...
原文：深度可分离卷积结构（depthwise separable convolution）计算复杂度分析
https: zhuanlan.zhihu.com p 这个例子说明了什么叫做空间可分离卷积，这种方法并不应用在深度学习中，只是用来帮你理解这种结构。 在神经网络中，我们通常会使用深度可分离卷积结构 depthwise separable convolution 。 这种方法在保持通道分离的前提下，接上一个深度卷积结构，即可实现空间卷积。接下来通过一个例子让大家更好地理解。 假设有一个 大小的卷积 ...
2017-11-29 09:16 0 40672 推荐指数：
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https://zhuanlan.zhihu.com/p/65377955 分组卷积：把特征图分成g组，分别用g组卷积核进行卷积然后在通道数相加 深度可分离卷积将卷积操作中的滤波和维数变换分开成两组卷积 ...
深度可分离卷积网络
以[3,64,64]的input为例,假设我们要得到[4,64,64]的output.以3x3卷积核为例. 常规的卷及操作如下图所示: 参数量共计3 x 3 x 3 x 4 = 108. 深度可分离卷积可分为2个部分 depthwise convolution pointwise ...
关于深度可分离卷积的理解
常规卷积 常规卷积中，连接的上一层一般具有多个通道（这里假设为n个通道），因此在做卷积时，一个滤波器（filter）必须具有n个卷积核（kernel）来与之对应。一个滤波器完成一次卷积，实际上是多个卷积核与上一层对应通道的特征图进行卷积后，再进行相加，从而输出下一层的一个通道特征图。在下一层中 ...
PyTorch——深度可分离卷积（一）
1、深度可分离卷积 Depthwise Separable Convolution （一）结构 实质上是将标准卷积分成了两步：depthwise卷积和pointwise卷积。 标准卷积： depthwise卷积： pointwise卷积： 2、代码实现 [32 ...