5-深度可分离卷积的作用与效果是【迁移学习+模型剪枝】23年最火的两个领域!(附带课程课件资料+课件笔记)PyTorch|深度学习人工智能计算机视觉|迁移学习Mobilenet三代网络模型架构的第24集视频,该合集共计32集,视频收藏或关注UP主,及时了解更多相关视频内容。
Pointwise Convolution实际为1×1卷积,在DSC中它起两方面的作用。第一个作用是让DSC能够自由改变输出通道的数量;第二个作用是对Depthwise Convolution输出的feature map进行通道融合。第一个作用比较容易理解,这因为单独的Depthwise Convolution无法改变输出通道数量,因而采用1×1卷积来改变输出通道数量是比较直观和简单的做法。
深度可分离卷积的作用 深度可分离卷积是一种用于神经网络的特殊卷积操作。与传统的卷积操作相比,深度可分离卷积具有更少的计算成本和更少的参数,同时具有类似的精度和丰富的表示能力。因此,它被广泛地应用于各种计算机视觉任务中。 深度可分离卷积实际上是将标准的卷积操作分解成两个步骤:一个深度卷积和一个逐点卷积...
一、深度分离的基石：DSC结构详解 DSC起源于对传统卷积的简化，它将一个标准卷积分解为深度卷积(1x1卷积)和点卷积。深度卷积只在每个通道上进行，减少了计算量，而点卷积则负责跨通道的特征融合。1x1卷积在DSC中的关键作用不仅在于通道数调整，还在于它实现了高效的信息融合。二、计算效率的较量：DSC与普...
首先，卷积是神经网络的基本构建块，其核心参数包括卷积核大小（决定感受野的范围）、步幅（决定下采样）和边界处理（保持输出尺寸）。通过填充和计算公式，每个像素与周围区域的信息交互，形成特征图。1x1卷积则在通道数调整和全局信息集成中发挥着关键作用。转置卷积，或称为反卷积，是卷积的逆运算，却并非...
在深度学习中,卷积本质上是对信号按元素相乘累加得到卷积值。对于具有1个通道的图像,下图演示了卷积的运算形式: 单通道卷积 这里的filter是一个3 x 3的矩阵,元素为[[0,1,2],[2,2,0],[0,1,2]]。filter在输入数据中滑动。在每个位置,它都在进行逐元素的乘法和加法。每个滑动位置以一个数字结尾,最终输出...
这两种卷积分别是在ResNext论文与MobileNet系列中体现的,貌似Xception中也有深度可分离卷积的体现。 作用都很简单,为了降参。 目录 1. 分组卷积 group convolution 2 深度可分离卷积 depthwise separable convolution 1. 分组卷积 group convolution 最早出现分组卷积的是Ale... ...
1*1卷积 可见,1*1卷积不会改变特征图的空间结构(H和W不变),可以实现特征图通道的升维和降维;同时,1*1卷积过程相当于全连接层的计算过程,再引入非线性激活函数,可以增加网络的非线性,使网络可以表达更加复杂的特征。 部分三:深度可分离卷积 深度可分离卷积(Depthwise Separable Convolution)包括深度卷积(Depthwise ...
逐点卷积是深度可分离卷积作用的第二步,也就是在深度卷积的基础上,对每个位置的特征向量进行卷积操作。逐点卷积是一个数量比较小的卷积核,通常是 $1 \times 1$ 的大小。 2.1 将深度卷积的输出结果沿着 channel 维度分为多个通道,每个通道都是一个二维特征图。 2.2 对于每个位置的特征向量,使用一个 $1 \times...