原文:MobileNet V1 深度可分离卷积(depthwise & pointwise convolution)

论文地址: MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications arxiv.org MobileNet的核心就是Depthwise separable convolution 深度可分离卷积 ,它将一般的卷积过程分为了depthwise convolution 逐深度卷积 和poin ...

2021-03-17 15:08 0 497 推荐指数:

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深度可分离卷积结构(depthwise separable convolution)计算复杂度分析

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 ...

Wed Nov 29 17:16:00 CST 2017 0 40672
『高性能模型』深度可分离卷积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 ...

Sun Sep 30 04:20:00 CST 2018 3 18131
分组卷积深度可分离卷积

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 深度可分离卷积卷积操作中的滤波和维数变换分开成两组卷积 ...

Tue Dec 24 19:01:00 CST 2019 0 933
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 ...

Wed Oct 30 01:24:00 CST 2019 0 481
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 ...

Sun Aug 23 18:57:00 CST 2020 0 3807
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pointwise卷积。 标准卷积depthwise卷积pointwise卷积: 2、代码实现 [32 ...

Sat Mar 20 00:19:00 CST 2021 0 1370
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 ...

Tue Apr 28 17:32:00 CST 2020 0 1114
 
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