上次读到深度可分卷积还是去年暑假，各种细节都有些忘了。记录一下，特别是计算量的分析过程。 . 标准卷积和深度可分卷积 标准卷积 MobileNet论文中称为Standard Convolution，如下图所示 将N个大小 边长 为 D k 通道数为M的卷积核作用于大小为 D f 通道数同为M的特征图上，最后得到大小为Dp 通道数为N的输出。即标准卷积的每个卷积和的通道数需要与输入特征图的通道数相同 ...
2019-04-09 11:05 0 2354 推荐指数：
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 ...
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 ...
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 ...
separable convolution（深度可分离卷积），它将一般的卷积过程分为了depthwise con ...
任何看过MobileNet架构的人都会遇到可分离卷积（separable convolutions）这个概念。但什么是“可分离卷积”，它与标准的卷积又有什么区别？可分离卷积主要有两种类型： 空间可分离卷积（spatial separable convolutions） 深度可分离卷积 ...
Depthwise Separable Convolution 1.简介 Depthwise Separable Convolution 是谷歌公司于2017年的CVPR中在论文”Xception: deep learning with depthwise separable ...
过滤器(卷积核) 传统的图像过滤器算子有以下几种: blur kernel：减少相邻像素的差异，使图像变平滑。 sobel：显示相邻元素在特定方向上的差异。 sharpen ：强化相邻像素的差异，使图片看起来更生动。 outline：也称为edge kernel，相邻像素相似 ...
