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[...
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...
解析:分组卷积中,分组数越多,计算量越小。因为分组后每个组内的计算量相对减少。选项 B 正确。 3. 假设输入特征图大小为 10×10×3,卷积核大小为 3×3,步长为 1,输出特征图大小为 8×8×5,普通卷积的计算量约为( ) A. 4320 B. 3600 C. 2880 D. 1800 解析:普通卷积的计算量 = 输出特征图的高×...
1.MATLAB实现Group-CNN分组卷积神经网络多输入单输出回归预测 2.输入7个特征,输出1个,即多输入单输出; 3.运行环境Matlab2020及以上,运行主程序main即可,其余为函数文件无需运行,所有程序放在一个文件夹,data为数据集; 4.命令窗口输出MAE、R2、MBE等评价指标。 程序设计 %---...
卷积码是一类很好的信道编码,是与分组码相对应的另一大类编码,卷积码与分组码的不同之处在于其编码器是有记忆的.卷积码的译码算法可以分为代数译码和概率译码,代数译码基于代数结构,概率译码有序列译码与维特比译码.在本论文中,根据编码器的关系实现卷积码的编码,用维特比译码算法实现卷积码的解码.维特比译码算法...
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...