Pointwise Depthwise Groupwise Convolution
Pointwise/ Depthwise/ Groupwise 这三种方法都是在标准卷积的基础上进行修改，以达到参数削减，同时保证准确率能够满足要求的目的 标准卷积示意图： 这里假设卷积层的输入通道数为 \(C_{in}\),输出通道数为 \(C_{out}\),假设采用 k * k ...
原文：pytorch实现depthwise convolution
深度分离卷积是Xception这个模型中提出来的 不太确定，但肯定是它让这个概念为大众周知 ，具体来说分为两步，depthwise conv和pointwise conv，前者对输入特征图的每个通道进行卷积，然后将输出串联，后者就是大家都知道的 X 卷积，二者结合，使得参数量和计算量大幅减少，关键是效果还挺好，不服不行。因为自己想在网络中加入这一结构，于是谷歌pytorch是怎么实现的，发现结果不 ...
2018-09-22 14:35 1 7230 推荐指数：
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