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：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。 . 空间可分离卷积 从概念上讲，这是两者中较容易的一个，并说明了将一个卷积分成两部分 两个卷积核 的想法，所以我将从这开始。 不幸的是，空间可分离卷积具有一些显着的局 ...
2020-04-28 09:32 0 1114 推荐指数：
相关推荐
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 ...
关于深度可分离卷积的理解
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 ...
PyTorch——深度可分离卷积（一）
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 ...
分组卷积和深度可分离卷积实现
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 ...
Depthwise Separable Convolution(深度可分离卷积）的实现方式
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 ...
深度可分离卷积、分组卷积、扩张卷积、转置卷积（反卷积）的理解
1. 深度可分离卷积（depthwise separable convolution） 在可分离卷积（separable convolution）中，通常将卷积操作拆分成多个步骤。而在神经网络中通常使用的就是深度可分离卷积（depthwise separable convolution ...
CNN中各类卷积总结：残差、shuffle、空洞卷积、变形卷积核、可分离卷积等
其中具有代表性的模型，一些著名的模型由于原理相同将不作介绍，若有遗漏也欢迎指出。 一、卷积只能在同一组 ...