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 ...
博客:blog.shinelee.me 博客园 CSDN 目录 写在前面 Convolution VS Group Convolution Group Convolution的用途 参考 写在前面 Group Convolution分组卷积,最早见于AlexNet 年Imagenet的冠军方法,Group Convolution被用来切分网络,使其在 个GPU上并行运行,AlexNet网络结构如下 ...
2019-01-09 11:02 7 21257 推荐指数:
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 ...
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1X1卷积,二者结合,使得参数量和计算量大幅减少 ...
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 ...
思路按照常规卷积到组卷积来。 常规卷积: 如果输入feature map尺寸为C∗H∗W C*H*WC∗H∗W,卷积核有N NN个,输出feature map与卷积核的数量相同也是N NN,每个卷积核的尺寸为C∗K∗K C*K*KC∗K∗K,N NN个卷积核的总参数量为N∗C∗K∗K N*C ...
https://zhuanlan.zhihu.com/p/28186857 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 ...
separable convolution(深度可分离卷积),它将一般的卷积过程分为了depthwise con ...
目录: 1、什么是depthwise separable convolution? 2、分析计算量、flops 3、参数量 4、与传统卷积比较 5、reference ...
定义 卷积是两个变量在某范围内相乘后求和的结果。如果卷积的变量是序列x(n)和h(n),则卷积的结果 , 其中星号*表示卷积。 当时序n=0时,序列h(-i)是h(i)的时序i取反的结果;时序取反使得h(i)以纵轴为中心翻转180度,所以这种相乘后 ...