原文:深度可分離卷積網絡

以 , , 的input為例,假設我們要得到 , , 的output.以 x 卷積核為例. 常規的卷及操作如下圖所示: 參數量共計 x x x . 深度可分離卷積可分為 個部分 depthwise convolution pointwise convolution depthwise convolution 常規卷積,卷積核是作用於所有的depth方向的. depthwise conv對不同cha ...

2019-10-29 17:24 0 481 推薦指數:

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分組卷積深度可分離卷積

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 深度可分離卷積卷積操作中的濾波和維數變換分開成兩組卷積 ...

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

Sun Aug 23 18:57:00 CST 2020 0 3807
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 ...

Sat Mar 20 00:19:00 CST 2021 0 1370
可分離卷積

可分離卷積 任何看過MobileNet架構的人都會遇到可分離卷積(separable convolutions)這個概念。但什么是“可分離卷積”,它與標准的卷積又有什么區別?可分離卷積主要有兩種類型:空間可分離卷積深度可分離卷積。 1. 空間可分離卷積 從概念上講,這是兩者中較容易的一個 ...

Tue Apr 28 17:32:00 CST 2020 0 1114
分組卷積深度可分離卷積實現

tensorflow 之tf.nn.depthwise_conv2d and separable_conv2d實現及原理 https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/3332 - 這里暫時看各種框架api實現,相比於普通卷積卷積 ...

Wed May 15 00:33:00 CST 2019 0 510
『高性能模型』深度可分離卷積和MobileNet_v1

論文原址:MobileNets v1 TensorFlow實現:mobilenet_v1.py TensorFlow預訓練模型:mobilenet_v1.md 一、深度可分離卷積 標准的卷積過程可以看上圖,一個2×2的卷積核在卷積時,對應圖像區域中的所有通道均被同時考慮,問題在於 ...

Sun Sep 30 04:20:00 CST 2018 3 18131
 
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