按照普通卷积 深度卷积 深度可分离卷积的思路总结。 depthwise conv d来源于深度可分离卷积，如下论文: Xception: Deep Learning with Depthwise Separable Convolutions 函数定义如下： tf.nn.depthwise conv d input,filter,strides,padding,rate None,name None ...
2019-08-23 23:52 0 356 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 ...
separable convolution（深度可分离卷积），它将一般的卷积过程分为了depthwise con ...
tensorflow 之tf.nn.depthwise_conv2d and separable_conv2d实现及原理 https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/3332 - 这里暂时看各种框架api实现，相比于普通卷积（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 ...
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 ...
常规卷积 常规卷积中，连接的上一层一般具有多个通道（这里假设为n个通道），因此在做卷积时，一个滤波器（filter）必须具有n个卷积核（kernel）来与之对应。一个滤波器完成一次卷积，实际上是多个卷积核与上一层对应通道的特征图进行卷积后，再进行相加，从而输出下一层的一个通道特征图。在下一层中 ...
1、深度可分离卷积 Depthwise Separable Convolution （一）结构 实质上是将标准卷积分成了两步：depthwise卷积和pointwise卷积。 标准卷积： depthwise卷积： pointwise卷积： 2、代码实现 [32 ...
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 ...
