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 ...

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 ...

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 ...

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 ...

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 ...

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 ...