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...
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...
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 ...
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...
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
深度可分离卷积分两步：深度卷积和11卷积，总计算量较常规卷积降低12倍，提升计算效率。从维度视角来看，卷积核由空间维（宽和高）和通道维组合而成，而卷积操作则是对这两种相关性的联合映射。借鉴Inception中的11卷积，我们发现空间相关性和通道相关性是可以解耦的，分别进行映射可能会取得更好的效果。深度可分离...
具体来说，深度可分离卷积包含以下两个步骤：深度卷积（Depthwise Convolution）：在这一步中，每个输入通道独立地应用一个卷积核。这意味着，如果你有一个多通道的输入特征图，你会对每个通道分别应用一个卷积核，而不是使用一个卷积核同时处理所有通道。这样做可以减少参数数量，因为每个通道的卷积核是独立的。逐点...
深度可分离卷积地好处，简直就是为移动设备和资源有限的环境量身定制的。在传统的卷积中，我们会面临大量的计算和巨大的参数这对于资源有限的硬件来说无疑是一个巨大的负担。而深度可分离卷积的聪明之处就在于。它通过将原本一个复杂的卷积操作拆解成两部分——深度卷积和逐点卷积。大大降低了计算量和参数量。具体...
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...
MobileNet的核心就是Depthwise separable convolution(深度可分离卷积),它将一般的卷积过程分为了depthwise convolution(逐深度卷积)和pointwise convolution(逐点卷积),在损失一点精度的情况下,计算量大幅下降,速度更快,模型更小。 先来看看一般的卷积过程,如下图: ...