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,扩张率的改变可以控制卷积核感受野的...
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) 在全连接神经网络中,每个神经元都和上一层的所有神经元彼此连接,这会导致网络的参数量非常大,难以实现复杂数据的处理。为了改善这种...
空洞(扩张)卷积(Dilated Convolution) 可分离卷积(separable convolution) 空间可分离卷积 深度可分离卷积(depthwise separable convolution) 分组卷积(Group Convolution) 可变形卷积(Deformable Convolution) DCN v1 DCN v2 参考链接 卷积-转置卷积-空洞卷积-深度可分离卷积-分组卷积-可变形卷积_studyeboy的专栏-CSDN博客...
深度可分离卷积的深度卷积(Depthwise Convolution)是一种分组数、输入通道数和输出通道数三者相等的分组卷积,设置分组数groups=in_channels=out_channels即可,代码实现如下: importtorchimporttorch.nnasnn# 深度卷积模块'''设置分组卷积参数:输入通道数:in_ch(必须是分组数groups的整数倍);输出通道数:out_ch(必须是分...
1. 反卷积/转置卷积/逆卷积2. 空洞卷积/膨胀卷积3. 可分离卷积(空间可分离卷积、深度可分离卷积), 视频播放量 1.6万播放、弹幕量 77、点赞数 280、投硬币枚数 184、收藏人数 375、转发人数 188, 视频作者 编程八点档, 作者简介 学编程,有我在,别害怕。收看编程八点档,
简介:分组卷积/转置卷积/空洞卷积/反卷积/可变形卷积/深度可分离卷积/DW卷积/Ghost卷积/ 1. 常规卷积 假设输入层为一个大小为64 × 64 64×6464×64像素、三通道彩色图片。经过一个包含4 44个Filter的卷积层,最终输出4 44个Feature Map,且尺寸与输入层相同。整个过程可以用下图来概括。
深度可分离卷积 在《Python深度学习》(Keras之父执笔)这本书里看到:注意,大部分(或全部)普通卷积很可能不久后会被深度可分离卷积(depthwise separable convolution)所替代, 后者与前者等效,但速度更快,表示效率更高。 1. 简介 在可分离卷积中,它将对区域和通道的计算分离开,而普通卷积是同时考虑区域和通道的。
空洞卷积（扩张卷积）通过添加空洞来扩大感受野，而无需增加参数和模型复杂度。扩张率定义了卷积核处理数据时各值的间距，从而在不增加参数的情况下扩大视野。空洞卷积常用于图像分割领域，能既增大感受野又不减小图像大小。通过调整扩张率，可以获得多尺度信息。可分离卷积包括空间可分离卷积和深度可分离卷积。
一、分组卷积 Group convolution Group convolution分组卷积,最早在AlexNet中出现,由于当时的硬件资源有限,训练AlexNet时卷积操作不能全部放在同一个GPU处理,因此作者把feature maps分给多个GPU分别进行处...
空洞卷积，即扩张卷积，通过在不增加参数的情况下扩大感受野，为图像分割提供了多尺度信息。通过调整扩张率，它能在保持分辨率的同时提取丰富的特征，是图像处理中的得力助手。深度可分离卷积，是卷积神经网络轻量化的重要手段，它将卷积分解为深度卷积（逐层处理通道）和点卷积（融合通道），大大减少参数量...