设输入特征维度为DF×DF×MDF×DF×M,M为通道数,DkDk为卷积核大小,M为输入的通道数, N为输出的通道数,G为分组数。 当分组数量等于输入map数量,输出map数量也等于输入map数量,即M=N=G,N个卷积核每个尺寸为$D_{k}\times D_{k}\times 1 $时,Group Convolution就成了Depthwise Convolution。 逐...
参数量:k * k * h1 * h2 计算量: k * k * h1 * n * n * h2 分组卷积 设分组大小为g,则: 参数量: (k * k * h1/g * h2 /g) * g 计算量:(k * k * h1/g *nn * h2/g)g squeezenet 单元名字为fire_module, 先用一个11 但卷积核个数少于输入的feature map 的进行squeeze,然后进...
普通卷积与分组卷积的输出大小、参数量、计算量的计算过程:发布于 2021-09-23 11:27 深度学习(Deep Learning) 赞同1添加评论 分享喜欢收藏申请转载 写下你的评论... 还没有评论,发表第一个评论吧 推荐阅读 理解分组卷积和深度可分离卷积如何降低参数量 张佳程 卷积的通俗解释 ...
计算量公式: [(2×K2×C0/g+1)×H×W×Co/g]×g 分组卷积的参数量为: K∗K∗C0g∗C1g∗g 举例: 输入的尺寸是227×227×3,卷积核大小是11×11,输出是6,输出维度是55×55,group为3 我们带入公式可以计算出 参数量: 112×33×63×3=726 运算量: [(2×112×3/3+1)×55×55×6/3]×...