separable convolution(深度可分离卷积),它将一般的卷积过程分为了depthwise con ...
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 大小的卷积核来进行卷积,那么最终需要 C out 个 尺寸为 k K C in 的卷积核,即这一个卷积层所需要的参数量为 C out k k ...
2019-09-18 12:01 0 398 推荐指数:
separable convolution(深度可分离卷积),它将一般的卷积过程分为了depthwise con ...
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 ...
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 ...
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 ...
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 ...
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( ...
Epic Convolution! 话说卡老师到底会不会 Epic Convolution II 啊,这玩意有没有被解决啊 由于这题是五合一题 所以代码里面很多都用折纸的天使命名 × 尝试写一篇人话题解。 在做这道题之前,你需要仔细阅读 具体数学(Concrete Mathematics ...