本文经过分析发现,AddressNet两个分组卷积的分组数并没有配合好,导致了channel shift 无法获得全局的通道感受野。原论文并没有注意到这个问题。 为了解决这个问题,本文重新设置了分组卷积参数。如图6所示,在两个分组数为2的连续分组卷积中,channel shift 移动1/4的通道数,最终可以让输出获得全局的通道感受野。 总结 标...
Caffe、Torch和其他库都支持分组卷积,主要是为了兼容AlexNet。据我们所知,很少有证据表明利用分组卷积来提高准确性。分组卷积的一个特例是深度可分离卷积depth-wise separable convolution,其中组的数量与通道的数量相等。channel-wise conv 是[21]可分离卷积的一部分。 压缩卷积网络:分解(在空间[22][23]和/或通道[22...
对于分组卷积量化,舍入误差是不可忽视的因素 。反卷积量化中需处理好量化前后数据的映射关系 。 分组卷积的量化算法追求高效且精准的数值转换 。反卷积量化在不同应用场景有不同的优化需求 。量化步长是分组卷积和反卷积量化设计的关键参数 。分组卷积量化需适配硬件资源以提升执行效率 。反卷积量化要保证重建数据与...
分组卷积可提升模型并行计算能力。在图像分类任务中常利用分组卷积提高效率。语义分割模型也会借助nhwc分组卷积维度优化。nhwc布局符合人类对图像数据的直观理解。它与hwcn等其他布局存在转换关系。分组卷积核的大小和形状影响特征提取效果。不同分组的卷积核可学习不同类型的特征。分组卷积可看作多个独立小卷积的并行操作。
Graphcore Research新论文来啦!论文研究了可用于在IPU(智能处理器)上优化计算机视觉模型EfficientNet性能的三项技术:分组卷积、代理归一化激活、半分辨率训练。通过结合这三项技术,在训练方面我们实现了7倍的吞吐量提升,推理则是3.6倍以上吞吐量提升。戳戳链接,看看我们如何使EfficientNet更高效👇 ...
一、分组码 1、线性分组码 2、线性分组码的码率 3、线性分组码的应用二、卷积码 三、分组码与卷积码的对比 本节内容 一、分组码 随机分组码译码通常需要进行(2^k=n)的距离计算,并比较。 1、线性分组码 为了分析和译码的方便引入线性分组码,线性分组码中信息码元和监督码元可以用线性方程关联起来,线性分组码把...
效率翻倍!加速在GPU上的3D稀疏卷积 | 论文题目:Minuet: Accelerating 3D Sparse Convolutions on GPUs稀疏卷积(Sparse Convolution,SC)广泛应用于处理本质上稀疏的3D点云数据。与密集卷积不同,稀疏卷积通过仅允许输出到特定位置来保持输入点云的稀疏性。为了高效地计算稀疏卷积,先前的稀疏卷积引擎首先使用哈希表构建一个...