2、常规卷积和分组卷积的区别 2.1、常规卷积: 2.2、分组卷积: 3、分组卷积的作用 4、深度可分离卷积 参考: 1、由来和用途 分组卷积最开始被使用在经典入门卷积神经网络AlexNet上,用于解决显存不足的问题。在现在被广泛用于各种轻量化模型中,用于减少运算量和参数量,其中应用最广的就是深度可分离卷积。 Depthwise卷...
分组卷积公式通常用于描述一组数据的卷积结果,具体公式如下: y[n] = Σ x[k] * h[n-k] 其中,x[k]表示输入数据,h[n-k]表示卷积核,Σ表示求和,n表示输出数据的位置。 该公式描述了将输入数据与卷积核进行逐点相乘并求和的过程,最终得到输出数据y[n]。分组卷积则是将输入数据和卷积核分别分成若干组,...
卷积核大小 $k=3$ ,扩张率 $r=2$ 时,计算方式如 图5 所示。 图5 空洞卷积的感受野示例 其中,通过一层空洞卷积后,感受野大小为$5\times5$,而通过两层空洞卷积后,感受野的大小将会增加到$9\times9$。 2.分组卷积(Group Convolution) 2.1 分组卷积提出背景 分组卷积(Group Convolution)最早出现在AlexNet1中...
深度可分离卷积(Depthwise Convolution) 定义:一种极致的分组卷积;当分组数等于输入通道数,且等于输出通道数的时候,分组卷积就可以称为深度可分离卷积,此时每个输出特征图仅仅与一个输入特征图相关,输入和输出一一对应。 由于深度可分离卷积每个输出通道仅由输入的一个通道得来,缺乏了输入通道之间的信息交换,所以通常在后...
分组卷积(Group Convolution)起源于2012年的AlexNet- 《ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks》。由于当时硬件资源的限制,因为作者将Feature Maps分给多个GPU进行处理,最后把多个GPU的结果进行融合。如下图: 2. 分组卷积 介绍 我接下来用图来直观的展示普通2D卷积 和 分组卷积的区别: ...
一、分组卷积 Group convolution Group convolution分组卷积,最早在AlexNet中出现,由于当时的硬件资源有限,训练AlexNet时卷积操作不能全部放在同一个GPU处理,因此作者把feature maps分给多个GPU分别进行处...
分组卷积的原理是将输入特征图平均分为N组,每组内部进行正常的卷积操作,然后N组得到的特征图按照通道维度进行拼接,得到输出。分组卷积的参数数量相比全通道卷积有所减少,因此可以降低计算量和模型复杂度。 在使用分组卷积的网络中,有一些网络采用了depthwise convolution,这是一种比较特殊的分组卷积,此时分组数恰好等于通...
Group convolution 分组卷积,最早在AlexNet中出现,由于当时的硬件资源有限,训练AlexNet时卷积操作不能全部放在同一个GPU处理,因此作者把feature maps分给多个GPU分别进行处理,最后把多个GPU的结果进行融合。 2.1 什么是分组卷积 在说明分组卷积之前我们用一张图来体会一下一般的卷积操作。
2 分组卷积(Group convolution) Group convolution 分组卷积,最早在AlexNet中出现,由于当时的硬件资源有限,训练AlexNet时卷积操作不能全部放在同一个GPU处理,因此作者把feature maps分给多个GPU分别进行处理,最后把多个GPU的结果进行融合。 2.1 什么是分组卷积
单个卷积核尺寸: k×k×C ,分别对应单个卷积核的宽,高,通道数; 输出feature map尺寸:W'×H' ,输出通道数等于卷积核数量,输出的宽和高与卷积步长有关,这里不关心这两个值。 参数量 运算量 ,这里只考虑浮点乘数量,不考虑浮点加。 group convolution (分组卷积): ...