最容易理解的对卷积(convolution)的解释
啰嗦开场白 读本科期间，信号与系统里面经常讲到卷积(convolution)，自动控制原理里面也会经常有提到卷积。硕士期间又学了线性系统理论与数字信号处理，里面也是各种大把大把卷积的概念。至于最近大火的深度学习，更有专门的卷积神经网络(Convolutional Neural Network ...
原文：Depth-wise Convolution的理解
Depth wise Convolution的目的是为了减少计算量，提高计算速度。 对于Depth wise Convolution来说，一个卷积核只负责一个通道，一个通道只被一个卷积核卷积。 对于普通的卷积层来说： input feature map为 , , ，使用 个 , , 的卷积核，得到output feature map为 , , ，参数量为 ，所需计算乘法的次数为 FLOPs 。 对 ...
2021-10-18 14:29 0 3567 推荐指数：
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