深度可分离卷积是一种卷积神经网络结构,其公式可以用如下中文描述: 1. 深度可分离卷积的第一步是对输入数据进行深度卷积。深度卷积的计算方式是将一个输入张量与多个卷积核进行卷积,然后将结果相加。深度卷积的计算公式可以表示为: 输出特征图 = input * kernel 其中,*表示卷积操作。 2. 深度可分离卷积的第二步是...
Depth-wise CNN(深度可分离卷积) 输入尺寸 ,卷积核的大小为 * ,输出的尺寸大小为 : 深度可分离卷积的过程: 将普通卷积分为 组,进行卷积的时候是没有普通卷积中在通道维度上求和的过程的 用一个 的卷积核来进行通道融合,所以总的参数量和FLOPs计算如下 不考虑bias的情况下计算如下: 考虑bias的情况计算如下:...
Depth-wise CNN(深度可分离卷积) 输入尺寸 ,卷积核的大小为 * ,输出的尺寸大小为 : 深度可分离卷积的过程: 将普通卷积分为 组,进行卷积的时候是没有普通卷积中在通道维度上求和的过程的 用一个 的卷积核来进行通道融合,所以总的参数量和FLOPs计算如下 不考虑bias的情况下计算如下: 考虑bias的情况计算如下:...