MobileNet V1 深度可分离卷积（depthwise & pointwise convolution）
separable convolution（深度可分离卷积），它将一般的卷积过程分为了depthwise con ...
原文：『高性能模型』深度可分离卷积和MobileNet_v1
论文原址：MobileNets v TensorFlow实现：mobilenet v .py TensorFlow预训练模型：mobilenet v .md 一 深度可分离卷积 标准的卷积过程可以看上图，一个 的卷积核在卷积时，对应图像区域中的所有通道均被同时考虑，问题在于，为什么一定要同时考虑图像区域和通道 我们为什么不能把通道和空间区域分开考虑 深度可分离卷积提出了一种新的思路：对于不同的输入 ...
2018-09-29 20:20 3 18131 推荐指数：
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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
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PyTorch——深度可分离卷积（一）
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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 ...