分组卷积和深度可分离卷积
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 ...
原文：分组卷积和深度可分离卷积实现
tensorflow 之tf.nn.depthwise conv d and separable conv d实现及原理 https: github.com tensorflow tensorflow issues 这里暂时看各种框架api实现，相比于普通卷积 卷积操作详解 的高效实现，分组卷积怎么高效实现待研究 A normal convolutional layer. Yellow bloc ...
2019-05-14 16:33 0 510 推荐指数：
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Depthwise Separable Convolution(深度可分离卷积）的实现方式
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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 ...
可分离卷积
可分离卷积 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：空间可分离卷积和深度可分离卷积。 1. 空间可分离卷积 从概念上讲，这是两者中较容易的一个 ...
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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『高性能模型』深度可分离卷积和MobileNet_v1
论文原址：MobileNets v1 TensorFlow实现：mobilenet_v1.py TensorFlow预训练模型：mobilenet_v1.md 一、深度可分离卷积 标准的卷积过程可以看上图，一个2×2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 ...