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...
最后本文总结了使用连续分组卷积的原则或者技巧,使之能够兼顾表达能力和推理速度。 正文 通道冗余的来源 标准卷积可看作是全连接层的一种特殊情况,具有空间局部连接和参数共享的特点。然而,标准卷积仅仅改变空间维度的连接,其通道维度仍然维持着全连接的状态(如图1左侧所示)。也就是说,通道全连接结构造成了标准卷积的通...
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小的卷积核组,因此可以大大减少模型的参数数量。这不仅可以降低模型的复杂度,还可以减少模型的计算量,提高模型的效率。 2.特征提取能力增强:分组卷积可以...
分组卷积的表示如下图(下图表示的是被拆分为 2 个filters组的分组卷积) : 首先每个filters组,包含 C'/2个 数量的filter, 每个filter 的通道数为传统2D-卷积filter的一半。 每个filters组作用于原来 W × H × C 对应通道数的一半,也就是 W × H × C/2 最终每个filters组对应输出输出 C' / 2 个通道...
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(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...
本文将详细解析CNN分组卷积的原理、实现方式及其在各种深度学习应用中的优势,并通过具体实例和数据支持,深入探讨其实际应用和未来发展趋势。 分组卷积的基本原理 分组卷积的核心思想是将输入特征图(input feature map)分成多个组,然后在每个组内独立进行卷积操作。这种方法不仅有助于降低计算复杂度,还能增强网络的特征提取...
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...
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): 图2 分组卷积 将图一卷积的输入feature map...
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。