深度可分离卷积将传统卷积分解为两个简单的卷积操作,即深度卷积和逐点卷积。深度卷积操作和传统卷积操作的作用是一样的,即从输入数据中提取出不同的特征信息。而逐点卷积是一种只考虑像素点之间关系的卷积操作,同样可以用于提取图像特征。 因此,深度可分离卷积可以大大减少卷积神经网络中的参数数量,从而降低了计算量和...
深度可分离卷积的参数数量可以通过以下公式计算: 参数数量= CiCo+ C_iC_h+ C_hC_o 其中,Ci和Co分别表示输入和输出的通道数,Ch表示深度卷积的卷积核大小。这个公式的意义是,深度可分离卷积中的参数数量由深度卷积、逐点卷积和输出通道数决定。 具体而言,深度卷积的参数数量为CiCh,逐点卷积的参数数量为ChCo,而...
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深度卷积神经网络进行单幅图像超分辨率在精度和速度方面取得了显著成果.然而随着网络的层次加深,信息流动减弱,训练难以实现.同时,大多数模型采用单流结构,在不同的感受域下的上下文信息很难获取.改善信息流动获取足够的细节信息并减少网络参数量,本文提出了基于深度可分离卷积的级联多尺度交叉网络(Cascaded Multiscale Crossi...
本发明公开了一种基于深度可分离卷积和标准卷积的行人检测方法,涉及计算机视觉技术领域,本发明基于所提出的CNN模型,设计了一个名为EPDNet的高效行人检测器,为了更进一步提高EPDNet的检测精度,本发明采用特征融合的方法,将浅层和深层的特征图融合起来,以增强输出特征的语义表达能力。本发明提出的EPDNet在Caltech和City...