原文: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:空間可分離卷積和深度可分離卷積。 . 空間可分離卷積 從概念上講,這是兩者中較容易的一個,並說明了將一個卷積分成兩部分 兩個卷積核 的想法,所以我將從這開始。 不幸的是,空間可分離卷積具有一些顯着的局 ...

2020-04-28 09:32 0 1114 推薦指數:

查看詳情

分組卷積和深度可分離卷積

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
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 ...

Wed Oct 30 01:24:00 CST 2019 0 481
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
分組卷積和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
 
粵ICP備18138465號   © 2018-2025 CODEPRJ.COM