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...
深度可分离卷积(Depthwise Separable Convolution,DSC)最早出现在一篇名为“Rigid-motion scattering for image classification”的博士学位论文中。但让大家对DSC熟知的则是两个著名的模型,Xception[1]和MobileNet[2]。Xception和MobileNet是同一时期出自Google团队的两个重要成果。DSC的详细结构如图1.1所示。DSC由Depthwise ...
对于一个尺寸为 $3\times{3}$ 的标准卷积,卷积核大小为 $3\times{3}$ ,卷积核上共包含9个参数,在卷积计算时,卷积核中的元素会与输入矩阵上对应位置的元素进行逐像素的乘积并求和。而空洞卷积与标准卷积相比,多了扩张率这一个参数,扩张率控制了卷积核中相邻元素间的距离,扩张率的改变可以控制卷积核感受野的...
一、深度可分离卷积(Depthwise separable convolution)一些轻量级的网络,如mobilenet中,会有深度可分离卷积depthwise separable convolution,由depthwise(DW)和pointwise(PW)两个部分… Fight...发表于CV算法笔... 深度可分离卷积(Depthwise separable convolution) 一、深度可分离卷积(Depthwise separable convolution)一些轻量...
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
大核深度可分离卷积通过将卷积操作分解来降低复杂度。其将常规卷积分解为深度卷积和逐点卷积两个部分。深度卷积针对每个输入通道独立进行卷积操作。逐点卷积则是通过1x1卷积对深度卷积结果进行线性组合。这种分解方式大幅减少了模型参数数量。以一个典型模型为例,使用大核深度可分离卷积后参数可减少约50%。大核深度可...
深度可分离卷积通过分解减少参数量。普通卷积参数量计算公式为核尺寸×输入通道×输出通道。深度可分离卷积逐通道卷积参数量较小。在目标检测中普通卷积参数量影响模型效率。深度可分离卷积逐点卷积参数量主要取决于通道数。普通卷积参数量大导致训练时间相对较长。深度可分离卷积能在保证性能下大幅降低参数量。当卷积核为...
1*1卷积 可见,1*1卷积不会改变特征图的空间结构(H和W不变),可以实现特征图通道的升维和降维;同时,1*1卷积过程相当于全连接层的计算过程,再引入非线性激活函数,可以增加网络的非线性,使网络可以表达更加复杂的特征。 部分三:深度可分离卷积 深度可分离卷积(Depthwise Separable Convolution)包括深度卷积(Depthwise ...
pytorch 实现可分离卷积 可以使用 torch.nn.Conv2d() 中的卷积组参数 groups,来实现深度可分离卷积。groups 参数是用于控制输入和输出的连接的,表示要分的组数(in_channels 和 out_channels 都必须能被 groups 参数整除)。例如: 当groups =1 (默认值)时,就是同普通的卷积; ...
一、深度可分离卷积(Depthwise separable convolution)一些轻量级的网络,如mobilenet中,会有深度可分离卷积depthwise separable convolution,由depthwise(DW)和pointwise(PW)两个部分结合起来,用来提取特征feature map。相比常规的卷积操作,其参数数量和运算成本比较低。二、常规卷积操作对于5x5x3的输入,如果想要得到3x3x4的feat...