1.3 空洞卷积与标准卷积的区别 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...
这样的想法也是自然而然的,BottleNeck不就是先1*1卷积减少参数量再3*3卷积feature map,最后再1*1恢复原来的通道数,所以BottleNeck的目的就是减少参数量。提到BottleNeck结构就是想说明1*1卷积经常用来改变通道数。 这样,分组卷积和深度可分离卷积就能很好地联系起来并牢牢掌握啦!!!
深度可分离卷积的主要目的是减少卷积操作的计算量和参数量,并且可以提供更大的感受野。 关系: 深度可分离卷积可以看作是分组卷积的一种特殊情况,其中组的数量等于输入通道的数量。深度可分离卷积分为两个步骤,并且在逐点卷积时会将不同通道的特征图进行合并。而分组卷积可以将输入的特征图分成任意数量的组,并且各个...
一、卷积 2D卷积 多通道卷积(空间卷积) 多卷积核卷积 3D卷积 1x1卷积 二、 反卷积(转置卷积 Transposed Convolutions) 三、 分组卷积(Group convolution) 四、扩张卷积(空洞卷积 Dilated Convolutions) 五、可分离卷积 空间可分离卷积(separable convolution) 深度可分离卷积(depthwise separable convolution) 在全连接...
在可分离卷积(separable convolution)中,通常将卷积操作拆分成多个步骤。而在神经网络中通常使用的就是深度可分离卷积(depthwise separable convolution)。 举个例子,假设有一个3×3大小的卷积层,其输入通道为16、输出通道为32。 那么一般的操作就是用32个3×3的卷积核来分别同输入数据卷积,这样每个卷积核需要3×3×...
简介:1. 深度可分离卷积(depthwise separable convolution) 在可分离卷积(separable convolution)中,通常将卷积操作拆分成多个步骤。而在神经网络中通常使用的就是深度可分离卷积(depthwise separable convolution)。 1. 深度可分离卷积(depthwise separable convolution) ...
而在CNN中,分组卷积和深度可分离卷积是两个重要的卷积操作。本文将重点讨论这两种卷积关系。 1.分组卷积 分组卷积是一种将输入和权重按照通道进行分组的卷积操作。它的基本思想是将输入的通道数和权重的通道数进行分组,将每个分组内的通道进行卷积计算,最后将各个分组的输出通道进行拼接得到最终输出。通过分组,可以减少...
1.1 depthwise卷积 深度可分离卷积最难理解的应该就是depthwise卷积了,可能第一眼一看觉得挺简单的,但是如果用pytorch实现就麻烦了,因为又涉及到组卷积的概念。 关于组卷积的概念可以看分组卷积(Group Converlution),实际上depthwise卷积就是分组数=输入通道数=输出通道数的特殊分组卷积,那么可以看到depthwise卷积只是单独...
分组卷积和深度可分离卷积 https://zhuanlan.zhihu.com/p/65377955 分组卷积:把特征图分成g组,分别用g组卷积核进行卷积然后在通道数相加 深度可分离卷积将卷积操作中的滤波和维数变换分开成两组卷积
可分离卷积包括空间可分离卷积和深度可分离卷积。空间可分离卷积将卷积操作拆分成多次一维卷积，以减少计算量。深度可分离卷积将卷积分为两步：先对每个通道进行深度卷积，然后对每个通道的结果进行空间卷积。深度可分离卷积能显著减少计算量，特别适用于构建轻量化网络模型。分组卷积将输入数据按照通道数进行...