Pointwise/ Depthwise/ Groupwise 這三種方法都是在標准卷積的基礎上進行修改,以達到參數削減,同時保證准確率能夠滿足要求的目的 標准卷積示意圖: 這里假設卷積層的輸入通道數為 \(C_{in}\),輸出通道數為 \(C_{out}\),假設采用 k * k ...
博客:blog.shinelee.me 博客園 CSDN 目錄 寫在前面 Convolution VS Group Convolution Group Convolution的用途 參考 寫在前面 Group Convolution分組卷積,最早見於AlexNet 年Imagenet的冠軍方法,Group Convolution被用來切分網絡,使其在 個GPU上並行運行,AlexNet網絡結構如下 ...
2019-01-09 11:02 7 21257 推薦指數:
Pointwise/ Depthwise/ Groupwise 這三種方法都是在標准卷積的基礎上進行修改,以達到參數削減,同時保證准確率能夠滿足要求的目的 標准卷積示意圖: 這里假設卷積層的輸入通道數為 \(C_{in}\),輸出通道數為 \(C_{out}\),假設采用 k * k ...
深度分離卷積是Xception這個模型中提出來的(不太確定,但肯定是它讓這個概念為大眾周知),具體來說分為兩步,depthwise conv和pointwise conv,前者對輸入特征圖的每個通道進行卷積,然后將輸出串聯,后者就是大家都知道的1X1卷積,二者結合,使得參數量和計算量大幅減少 ...
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 ...
思路按照常規卷積到組卷積來。 常規卷積: 如果輸入feature map尺寸為C∗H∗W C*H*WC∗H∗W,卷積核有N NN個,輸出feature map與卷積核的數量相同也是N NN,每個卷積核的尺寸為C∗K∗K C*K*KC∗K∗K,N NN個卷積核的總參數量為N∗C∗K∗K N*C ...
https://zhuanlan.zhihu.com/p/28186857 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 ...
separable convolution(深度可分離卷積),它將一般的卷積過程分為了depthwise con ...
目錄: 1、什么是depthwise separable convolution? 2、分析計算量、flops 3、參數量 4、與傳統卷積比較 5、reference ...
定義 卷積是兩個變量在某范圍內相乘后求和的結果。如果卷積的變量是序列x(n)和h(n),則卷積的結果 , 其中星號*表示卷積。 當時序n=0時,序列h(-i)是h(i)的時序i取反的結果;時序取反使得h(i)以縱軸為中心翻轉180度,所以這種相乘后 ...