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...
MobileNet结构的核心是深度可分离的过滤器（depthwise separable filters），这也是核心层。 Depthwise Separable Convolution 这是一种分解卷积的形式：把标准卷积分解成了一种深度卷积（depthwise convolution）和一个1*1的卷积，1*1卷积又称为逐点卷积（pointwise convolution）。深度卷积在每个通道（channel）上应用一个...
mobilenets 文章提出分离式卷积的概念,具体就是将标准卷积用depthwise convolution和1 × 1 pointwise convolution替代. 可分离卷积的原理 标准卷积 对于标准卷积, 输入feature map为DF∗DF∗M 输出feature map为DF∗DF∗N 结构图为: 则需要卷积核D... ...
A Comprehensive Introduction to Different Types of Convolutions in Deep Learning | by Kunlun Bai |...
随机分组卷积（Shuffled Grouped Convolution）逐点分组卷积（Pointwise Grouped Convolution）1. 卷积与互...
为了减少1×1 pointwise convolution的计算复杂度,引入了pointwise group convolution。 为什么1×1 pointwise convolution的计算复杂度高,因为需要做n次累加,分组后这些操作可以并行计算,所以会大大减少计算时间。 通道混洗(channel shuffle) 但是分组带来了通道间信息不流通的问题,所以加入了一个通道洗牌的操作,很顺其自...
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。©...
MobileNet v1是谷歌2017提出的轻量级模型,其基本单元是深度可分离卷积(depthwise separable convolution)。 depthwith convolution:不同卷积核分别用于各通道。 pointwise convolution:1x1的普通卷积。 depthwise separable convolution:首先depthwise卷积,再pointwise卷积。
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: ...