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 K KN C K K，输入map与输出map的连接方式如下图所示 组卷积： ...
2019-08-25 17:04 0 894 推荐指数：
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 ...
地址：https://arxiv.org/pdf/2007.04242.pdf github：https://github.com/zhuogege1943/dgc/ ...
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 ...
1. 卷积层（Convolution Layer）：由若干个卷积核f（filter）和偏移值b组成，（这里的卷积核相当于权值矩阵），卷积核与输入图片进行点积和累加可以得到一张feature map。 卷积层的特征： （1）网络局部连接：卷积核每一次仅作用于图片的局部 （2）卷积核权值共享 ...
反卷积的具体计算步骤 令图像为 卷积核为 case 1 如果要使输出的尺寸是 5x5，步数 stride=2 ，tensorflow 中的命令为： 当执行 transpose_conv 命令时，tensorflow 会先计算卷积类型、输入尺寸 ...
, padding=p; Dilation convolution(扩张卷积)的原理其实也比较简单，就是在ker ...
。 Group convolution Group convolution是最早应用在2012年Ale ...
一、向量的卷积运算 给定两个n维向量α=(a0, a1, ..., an-1)T，β=(b0, b1, ..., bn-1)T，则α与β的卷积运算定义为： α*β=(c0, c1, ..., c2n-2)T，其中 事实上，“卷积”的含义从矩阵αβT的表示即可以看出：不难发现 ...
