2. 深度学习中的卷积(单通道/多通道) 2.1 卷积:单通道形式 2.2 卷积:多通道形式 3. 3D卷积 4. 1 x 1卷积 5. 卷积运算 6. 转置卷积(反卷积) 6.1 Checkerboard artifacts 7. 扩张卷积(空洞卷积) 8. 可分离卷积 8.1 空间可分离卷积 8.2 深度可分离卷积 9. 扁平卷积(Flattened Convolution) 10. 分组卷积...
深度可分离卷积的过程可以分为两部分:深度卷积(depthwise convolution)和逐点卷积(pointwise convolution)。 第1部分-深度卷积: 在第一部分,深度卷积中,我们在不改变深度的情况下对输入图像进行卷积。我们使用3个形状为5x5x1的内核。 视频1:通过一个3通道的图像迭代3个内核: https://www.youtube.com/watch?v...
并不是说这不是矩阵乘法;我们不是将整个图像乘以卷积核,而是将卷积核移动到图像的每个部分,并分别乘以图像的一小部分。 深度可分离卷积的过程可以分为两部分:深度卷积(depthwise convolution)和逐点卷积(pointwise convolution)。 第1部分-深度卷积: 在第一部分,深度卷积中,我们在不改变深度的情况下对输入图像进行卷...
空间可分离卷积与标准的卷积的计算成本之比为: 2.深度可分离卷积 与空间可分离卷积不同,深度可分离卷积与卷积核无法“分解”成两个较小的内核。 因此,它更常用。 这是在keras.layers.SeparableConv2D或tf.layers.separable_conv2d中看到的可分离卷积的类型。 深度可分离卷积之所以如此命名,是因为它不仅涉及空间维度...
1.空洞卷积(Dilated Convolution) 1.1 空洞卷积提出背景 在像素级预测问题中(比如语义分割,这里以FCN1为例进行说明),图像输入到网络中,FCN先如同传统的CNN网络一样对图像做卷积以及池化计算,降低特征图尺寸的同时增大感受野。但是由于图像分割是一种像素级的预测问题,因此我们使用转置卷积(Transpose Convolution)进行上采...
并不是说这不是矩阵乘法;我们不是将整个图像乘以卷积核,而是将卷积核移动到图像的每个部分,并分别乘以图像的一小部分。 深度可分离卷积的过程可以分为两部分:深度卷积(depthwise convolution)和逐点卷积(pointwise convolution)。 第1部分-深度卷积: 在第一部分,深度卷积中,我们在不改变深度的情况下对输入图像进行卷...
可分离卷积提出的原因 卷积神经网络在图像处理中的地位已然毋庸置疑。卷积运算具备强大的特征提取能力、相比全连接又消耗更少的参数,应用在图像这样的二维结构数据中有着先天优势。然而受限于目前移动端设备硬件条件,显著降低神经网络的运算量依旧是网络结构优化的目标之一。本文所述的Separable Convolution就是降低卷...
空间可分离卷积 从概念上讲,这是两者中较容易的一个,并说明了将一个卷积分成两部分(两个卷积核)的想法,所以我将从这开始。 不幸的是,空间可分离卷积具有一些显着的局限性,这意味着它在深度学习中没有被大量使用。 空间可分卷积之所以如此命名,是因为它主要处理图像和卷积核(kernel)的空间维度:宽度和高度。 (...
1.常规卷积神经网络 2.深度可分离卷积(Depthwise Separable Convolution,DSC) 2.1 Depthwise的逐通道卷积 2.2 Pointwise的逐点卷积 2.3 总结 参考资料 深度可分离卷积(Depthwise Separable Convolution,DSC)最早出现在巴黎綜合理工學院(cmap ecole polytechnique)的Laurent Sifre于2014年提交的一篇名为“Rigid-motion scatterin...
深度可分离卷积的过程可以分为两部分:深度卷积(depthwise convolution)和逐点卷积(pointwise convolution)。 第1部分-深度卷积: 在第一部分,深度卷积中,我们在不改变深度的情况下对输入图像进行卷积。我们使用3个形状为5x5x1的内核。 视频1:通过一个3通道的图像迭代3个内核: ...