对于一个尺寸为 $3\times{3}$ 的标准卷积,卷积核大小为 $3\times{3}$ ,卷积核上共包含9个参数,在卷积计算时,卷积核中的元素会与输入矩阵上对应位置的元素进行逐像素的乘积并求和。而空洞卷积与标准卷积相比,多了扩张率这一个参数,扩张率控制了卷积核中相邻元素间的距离,扩张率的改变可以控制卷积核感受野的...
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...
卷积神经网络达到一定规模时,标准卷积(regular convolution)在空间和通道维度上都可能存在着冗余。缓解冗余问题有利于减少模型在训练和推理阶段的计算开销。本文主要关注通道冗余,通过分析ShuffleNet [1]及其相关文章[2,3,4,5]来解决以下问题: 为什么标准卷积在通道维度上存在冗余问题? 为什么两个连续分组卷积会存在表达...
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: 上面的图太复杂看不懂?看下图 解释:分组卷积是将过滤器进行分组,上图为分为两...
分组卷积的卷积核数量与分组数存在一定关联。 分组卷积运算中的每个卷积核仅作用于特定组的输入通道。分组卷积可加快模型训练过程中的反向传播计算。在图像识别任务里分组卷积运算发挥着重要作用。分组卷积运算减少了内存占用,利于大规模模型训练。分组数量选择会影响分组卷积运算最终的性能表现。分组卷积运算可使模型在资源...
动态分组卷积是如何加速卷积神经网络的? 动态分组卷积与传统的卷积操作有何不同? 在哪些应用场景中可以使用动态分组卷积来提升性能? 地址:https://arxiv.org/pdf/2007.04242.pdf github:https://github.com/zhuogege1943/dgc/ 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 from __future__ import absolute...
分组卷积是指在卷积神经网络中,将输入的特征图(或称为输入通道)分成多个组,然后对每个组进行独立的卷积运算,最后将所有组的结果进行合并得到最终的输出特征图。 在传统的卷积操作中,每个输入通道都会与卷积核进行卷积运算,然后求和得到输出特征图的一个通道。而在分组卷积中,将输入通道均匀地分成多个组,每个组只与相...
分组卷积是将输入特征图按照通道均匀分为g组，分别进行常规卷积操作。深度可分离卷积是分组卷积的一种极端形式，当分组数等于输入通道数且等于输出通道数时形成。此时，每个输出特征图与一个输入特征图相关联，实现了输入和输出的一一对应。深度可分离卷积在缺乏输入通道间信息交换的情况下，通常在后面添加一...
使用PyTorch实现分组卷积时，只需在nn.Conv2d定义中设置groups参数。深入理解其计算过程，需结合论文与实际代码。分组卷积概念可从以下步骤理解：设groups为2，原始输入为(batch_size,c1,H,W)，拆分为两个部分(batch_size,c1//2,H,W)。卷积参数(c2,c1//2,H,W)同样拆为两部分(c2//2,c1//2,H...
分组卷积详解 一、分组卷积的定义 分组卷积是一种深度学习中的卷积方式，它把传统的卷积核分解成多个小的卷积核组，每个组负责提取输入特征的不同方面。这种卷积方式在很大程度上提高了模型的效率和性能，尤其在处理大规模数据集和复杂任务时表现出色。二、分组卷积的优点 1.参数减少：由于分组卷积将卷积核分解为多个...