MobileNet模型是Google针对手机等嵌入式设备提出的一种轻量级的深层神经网络,其使用的核心思想便是depthwise separable convolution(深度可分离卷积块)能够有效降低参数量。 对于常规卷积:假设有一个3×3大小的卷积层,其输入通道为16、输出通道为32。具体为,32个3×3大小的卷积核会遍历16个通道中的每个数据,最后可得到...
传统的卷积需要进行 (N-2) x (N-2) x m x m 次乘法运算,而空间可分离卷积只需要进行 N x (N-2) x m + (N-2) x (N-2) x m = (2N-2) x (N-2) x m 次乘法运算。空间可分离卷积与标准的卷积的计算成本之比为: 深度可分离卷积(depthwise separable convolution) 空间可分离卷积(上一小节...
为此,在深度分离空洞卷积之前,使用了两级一维分离卷积捕获局部信息。 结果表明,目标大小和类别会影响物体检测器的假阴性机制。我们还表明,在不同的数据集中比较单个对象类的假阴性机制可以突出数据集中潜在的未知偏差。 4.提出空洞卷积 在卷积核中间填充0,扩大感受野。 (1) 1-dilated conv,等于普通3×3卷积,没有...
如图所示,可分离深度卷积以蓝色矩形块表示,它是由一个行内核(1x3)、可分类池化以及列内核(3x1)的深度卷积组成。 正常深度为3x3的卷积核的计算代价为32∗D2f∗M。第一个深度为1x3卷积核的计算代价为3∗D2f∗M,可分离池化操作将特征图高度减半,具有边际成本。第二个深度为3x1的卷积核的计算代价为3∗D2f...
完整的卷积核weight的shape除了和kernel size有关，还有 输入输出的channel及group有关 kernel的大小可以...
MobileNet系列的深度可分离卷积进化过程如下: 其中斜线部分层不含非线性操作,堆叠时c和d等效。与ResNet里的bottleneck相比图如下: resnet的bottleneck是为了让3x3卷积作用的维度降低一些,把升维和高维操作用1x1卷积操作,从而降低计算量和参数量,而mobilenet v2的bottleneck是为了在中间3x3的卷积上进行高维操作,在最后一个...
因为中间一步的正常卷积一般是3*3, 5*5, 卷积核尺寸大于第一步和第三步的1*1卷积,这应该是名字里“瓶颈”一词的由来。 目的还是降低参数量。 Depthwise Conv: Depthwise Separable Conv,深度可分离卷积,目的是进一步降低参数量。 步骤:第一步,在各个通道上进行卷积;第二步,对第一步的输出,进行PW卷积。 推荐...
3.卷积核大小与深度卷积核通道数卷积核的通道数只与输入图像的通道数有关,在进行卷积运算时,要求用于运算的卷积核的通道数应与输入图像的通道数一致,即D=C1,例如...,所有通道同时分别进行运算,然后形成输出特征图其中的一个通道,多个卷积核运算后便形成多个通道,因此卷积核的深度也就是输出图像的通道数。 再结合...
在2014年,VGG模型架构由Simonyan和Zisserman提出,在“极深的大规模图像识别卷积网络”(Very Deep Convolutional Networks for Large Scale Image Recognition)这篇论文中有介绍。 论文地址:https://arxiv.org/abs/1409.1556 VGG模型结构简单有效,前几层仅使用3×3卷积核来增加网络深度,通过max pooling(最大池化)依次...
卷积分解为 和 卷积,以减少参数量。其背后的理论相当简单:如果二维卷积核的秩为1,则运算可等价地转换为一系列一维卷积。然而,由于深度网络中下学习到的核具有分布特征值,其内在秩比实际中的高,因此直接将变换应用于核会导致显著的信息损失。Denton等人基于SV...