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 | +---+ +---+ +---...
和标准卷积相比,标准卷积中groups参数是默认值=1,DW的卷积中参数groups意味着是,会将输入特征图通道分...
StrideH = StrideW = 1,KernelH = KernelW = 2,则 weight 的输入通道不再等于输入特征图的通道数(或称卷积的输入通道数),而等于输入特征图通道数 (或称卷积输入通道数)/ groups, 既 weight_shape[1] = 6 / 2 = 3;且 weight 的输出通道数与 group 无关,因此 weight_shape = [2, 3, 2, 2],...
是第一种。其实顺序是无所谓的,因为每一个卷积核的参数都是训练出来的。如果真要实现的话最简单的...
卷积函数是卷积神经网络(CNN)非常核心和重要的函数,在搭建CNN时经常会用到,因此较为详细和深入的理解卷积函数具有十分重要的意义。 1、tf.nn.conv2d(input, filter, strides, padding, use_cudnn_on_gpu=None, name=None):在给定4维的输入和过滤器的张量时,计算一个2维卷积。 参数详解: input:输入的参数或...
1. WeightNet通过使用一个FC层+一个Group FC层来预测卷积核权重,并以此将SENet和CondConv归纳为一个统一的框架。 2. 在上述框架下,WeightNet可以很方便地调整计算量和参数量,并在ImageNet和COCO数据集上取得了更好的“计算量-性能”和“参数量-性能”的Trade-Off。