Depthwise Separable Convolution 是将一个标准的卷积分为两个部分: depthwise convolution pointwise convolution(1*1 convolution) 标准的卷积方法用一步来对输入进行滤波和组合成为一组新的输出,Depthwise Separable Convolution则分成了两步。depthwise convolution对于每一个channel使用一个filter,pointwise convolution使用一...
Depthwise Convolution 计算量为:3*3*(7-3+1)*(7-3+1)*3=675 我们可以发现 Depthwise Convolution 对输入层的每个通道独立进行卷积运算,提取了每个通道的空间信息,但是却没有对跨通道信息进行提取,这里就需要用到 Pointwise Convolution。 逐点卷积 Pointwise Convolution Pointwise Convolution 实际为1×1卷积,在DS...
随机分组卷积（Shuffled Grouped Convolution）逐点分组卷积（Pointwise Grouped Convolution）1. 卷积与互相...
1.1. 分组1x1卷积(Group Pointwise Convolution) 1.1.1. 分组卷积是什么 左边是标准卷积,右边是分组卷积,与标准卷积不同(每个卷积核需要处理12个通道),分组卷积的卷积核只需要负责它那组的输入通道的卷积任务,如右边的分组卷积,卷积核处理的通道数为4而不是标准卷积那样的12。分组1x1卷积只是表示其中的卷积核尺寸为...
Pointwise Convolution的运算与常规卷积运算非常相似,它的卷积核的尺寸为 1×1×M,M为上一层的通道数。 所以这里的卷积运算会将上一步的map在深度方向上进行加权组合,生成新的Feature map。有几个卷积核就有几个输出Feature map 由于采用的是1×1卷积的方式,此步中卷积涉及到的参数个数可以计算为: ...
最后,还可以使用逐点卷积(pointwise convolution)来代替1乘1卷积操作。逐点卷积是一种特殊的卷积操作,可以实现通道数和特征图深度的调整,同时也可以减少参数数量,提高计算效率。 总之,代替1乘1卷积的操作有很多种选择,具体应该根据具体的应用场景和需求来进行选择。不同的替代方案各有优缺点,需要综合考虑。©...
A Comprehensive Introduction to Different Types of Convolutions in Deep Learning | by Kunlun Bai |...
深度级可分离卷积其实是一种可分解卷积操作(factorized convolutions)。其可以分解为两个更小的操作:depthwise convolution 和 pointwise convolution。 下面先学习标准的卷积操作: 输入一个12 * 12 * 3的一个输入特征图,经过 5 * 5 * 3的卷积核得到一个8 * 8 * 1的输出特征图。如果我们此时有256个特征图,...
首先是各个通道单独做卷积运算,称之为Depthwise Convolution 然后用一个1*1的标准卷积层进行各个通道间的合并,称之为Pointwise Convolution 论文中原图如下所示: 论文中将标准卷积(a)分级为深度卷积(b)和1*1逐点卷积的图如下: 2.2 Network Structure ...
Depthwise卷积与Pointwise卷积 核一一对应)。所以一个三通道的图像经过运算后生成了3个Feature map(如果有samepadding则尺寸与输入层相同为5×5),如下图所示。 Depthwise...的卷积层(假设输出通道数为4,则卷积核shape为3×3×3×4),最终输出4个Feature Map,如果有samepadding则尺寸与输入层相同 ...