总结来说,深度可分离卷积是分组卷积的一种特殊形式,它在减少参数量和计算量的同时可以提供更大的感受野。深度可分离卷积在许多轻量化的模型中得到了广泛应用,如MobileNet和Xception等。而分组卷积也可以用于减少参数量和计算量,但是它的划分方式更加灵活,适用于一些需要自定义组的场景。©...
深度学习基础入门篇9.3:卷积算子:空洞卷积、分组卷积、可分离卷积、可变性卷积等详细讲解以及应用场景和应用实例剖析 1.空洞卷积(Dilated Convolution) 1.1 空洞卷积提出背景 在像素级预测问题中(比如语义分割,这里以FCN1为例进行说明),图像输入到网络中,FCN先如同传统的CNN网络一样对图像做卷积以及池化计算,降低特征图...
2.1 卷积:单通道形式 2.2 卷积:多通道形式 3. 3D卷积 4. 1 x 1卷积 5. 卷积运算 6. 转置卷积(反卷积) 6.1 Checkerboard artifacts 7. 扩张卷积(空洞卷积) 8. 可分离卷积 8.1 空间可分离卷积 8.2 深度可分离卷积 9. 扁平卷积(Flattened Convolution) 10. 分组卷积(Grouped Convolution) 10.1 分组卷积与深...
本节为ML/DL-复习笔记【十】- 分组卷积和深度可分离卷积的区别,主要内容包括:分组卷积与深度可分离卷积的参数量分析。 最早出现分组卷积是AlexNet,由于单块GPU显存的限制,需要将网络部署在两张显卡上,分别进行训练最后再融合,Alex认为分组卷积可以增加filter之间的对角相关性,组内特征独立发挥最终预测作用,而不与其他特...
分组卷积.ppt 深度可分离卷积 深度可分离卷积(depthwise separable convolution)分为深度卷积(Depth-wise Convolution)和逐点卷积(Point-wise Convolution)两步: 1、深度卷积就是把$h\times w\times c$的特征图$F$以通道维度分开,得到$c$个$h\times w\times 1$的特征图,然后使用$c$个$k\times k \times 1...
深度可分离卷积和分组卷积 一. 深度可分离卷积 优点:减少计算量 https://zhuanlan.zhihu.com/p/92134485 1.普通卷积 参数量: 2.深度可分离卷积 2.1逐通道卷积 2.2 逐点卷积 参数量: 二. 分组卷积 https://www.jianshu.com/p/20150e44bde8
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
深度卷积参数量为[公式] ，逐点卷积参数量为 [公式] ，所以深度可分离卷积参数量是标准卷积的 [公式] 。为了便于理解、便于和分组卷积类比，假设 [公式] 。深度卷积其实就是 [公式] 的分组卷积，只不过没有直接将 [公式] 组结果拼接，所以深度卷积参数量是标准卷积的 [公式] 。逐点卷积其实就是...
- 普通卷积和深度可分离卷积实现,使用depthwise_conv2d_native原始的貌似可以辅助实现分组卷积,速度慢;depthwise_conv2d使用矩阵实现; pytorch实现: https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#conv2d - torch.nn.Conv2d(in_channels,out_channels,kernel_size,stride=1,padding=0,dilation=1,groups=1,bias=True,pa...
技术标签:PyTorch分组卷积深度可分离卷积CNN 1. 分组卷积(Group Convolution) 分组卷积最早出现在AlexNet中,如下图所示。在CNN发展初期,GPU资源不足以满足训练任务的要求,因此,Hinton采用了多GPU训练的策略,每个GPU完成一部分卷积,最后把多个GPU的卷积结果进行融合。 接下来回顾一下常规卷积是怎样进行的,假设输入的特征...