普通卷积中的所有输入通道和输出通道都是完全连接的。 假设输入有 Cin=4 个通道,输出有 Cout=2 个通道,卷积核大小为 3×3。 普通卷积(groups=1) 输入通道 (C_in): x1 x2 x3 x4 | | | | v v v v +---+ +---+ +---+ +---+ |W1 | |W2 | |W3 | |W4 | +---+ +---+ +---...
https://www.cnblogs.com/shine-lee/p/10243114.html 写在前面 Group Convolution分组卷积,最早见于AlexNet——2012年Imagenet的冠军方法,Group Convolution被用来切分网络,使其在2个GPU上并行运行,AlexNet网络结构如下: Convolution VS Group Convolution 在介绍Group Convolution前,先回顾下常规卷积是怎么做的,具体可以...
(i_groupp) i_c = 0 y_group = [] for block in conv_GDSconv: y_block = block(x[i_c:i_c+group_in_channel,:,:]) # 将x分组,然后每组做深度分离卷积 y_group.append(y_block) i_c +=group_in_channel y_GDSconv = torch.cat(y_group, dim=0) print(y_GDSconv.size()) # torch...
Pointwise(PW)卷积-深度可分离卷积第二步 作用:PW 卷积的主要作用就是将 DW 输出的 m 个特征图结...
1 x 1卷积 卷积运算(Convolution Arithmetic)转置卷积(反卷积,checkerboard artifacts)扩张卷积(空洞...
一维卷积的group参数用于指定卷积操作中的分组数量,即将输入通道按照一定的规律划分成多个组,每个组内的通道之间进行卷积操作,最后将各组的输出进行拼接。这样做的好处在于可以减少模型参数的数量以及计算量,适用于处理大型数据集和复杂模型的情况。同时,结合合适的步长和padding策略,可以更好的控制卷积操作的感受野和输出特...
4. Group Convolution 1. convolution (卷积) 具体步骤分解 Reference: CNN中卷积计算的内存和速度优化 2. Depthwise Convolution tf.nn.depthwise_conv2d(input, filter, strides, padding, rate=None, name=None, data_format=None) depthwise_conv2d将不同的卷积核独立地应用在in_channels的每个通道:我们一般对于...
所以group conv常用在轻量型高效网络中,因为它用少量的参数量和运算量就能生成大量的feature map,大量的feature map意味着能够编码更多的信息! 换个角度看,如果要生成 个feature map来编码特征信息,普通卷积需要 个卷积核,其参数量为 ,而分组卷积只需要将一个卷积核分为 ...
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(Group Convolution)是一种特殊的卷积方式,它将输入层的不同特征图进行分组,然后对每个组分别进行卷积操作。这样可以降低卷积的计算量,因为一般的卷积操作是在所有输入特征图上进行的,被称为全通道卷积,而分组卷积则是一种通道稀疏连接方式。 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...