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：MobileNet V1 深度可分離卷積（depthwise & pointwise convolution）
論文地址： MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications arxiv.org MobileNet的核心就是Depthwise separable convolution 深度可分離卷積 ，它將一般的卷積過程分為了depthwise convolution 逐深度卷積 和poin ...
2021-03-17 15:08 0 497 推薦指數：
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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 ...
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