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:...