Depthwise Separable Convolution(深度可分離卷積）的實現方式
按照普通卷積-深度卷積-深度可分離卷積的思路總結。 depthwise_conv2d來源於深度可分離卷積，如下論文: Xception: Deep Learning with Depthwise Separable Convolutions 函數定義 ...
原文：深度可分離卷積結構（depthwise separable convolution）計算復雜度分析
https: zhuanlan.zhihu.com p 這個例子說明了什么叫做空間可分離卷積，這種方法並不應用在深度學習中，只是用來幫你理解這種結構。 在神經網絡中，我們通常會使用深度可分離卷積結構 depthwise separable convolution 。 這種方法在保持通道分離的前提下，接上一個深度卷積結構，即可實現空間卷積。接下來通過一個例子讓大家更好地理解。 假設有一個 大小的卷積 ...
2017-11-29 09:16 0 40672 推薦指數：
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https://zhuanlan.zhihu.com/p/65377955 分組卷積：把特征圖分成g組，分別用g組卷積核進行卷積然后在通道數相加 深度可分離卷積將卷積操作中的濾波和維數變換分開成兩組卷積 ...
深度可分離卷積網絡
以[3,64,64]的input為例,假設我們要得到[4,64,64]的output.以3x3卷積核為例. 常規的卷及操作如下圖所示: 參數量共計3 x 3 x 3 x 4 = 108. 深度可分離卷積可分為2個部分 depthwise convolution pointwise ...
關於深度可分離卷積的理解
常規卷積 常規卷積中，連接的上一層一般具有多個通道（這里假設為n個通道），因此在做卷積時，一個濾波器（filter）必須具有n個卷積核（kernel）來與之對應。一個濾波器完成一次卷積，實際上是多個卷積核與上一層對應通道的特征圖進行卷積后，再進行相加，從而輸出下一層的一個通道特征圖。在下一層中 ...
PyTorch——深度可分離卷積（一）
1、深度可分離卷積 Depthwise Separable Convolution （一）結構 實質上是將標准卷積分成了兩步：depthwise卷積和pointwise卷積。 標准卷積： depthwise卷積： pointwise卷積： 2、代碼實現 [32 ...