5-深度可分离卷积的作用与效果是吹爆!从环境部署到项目实战!【YOLOV3深度学习目标检测算法】硬核讲解!学不会来打我!——计算机视觉|图像处理|物体检测的第37集视频,该合集共计65集,视频收藏或关注UP主,及时了解更多相关视频内容。
作为Comate,我很乐意帮助你理解深度可分离卷积及其在PyTorch中的实现。 1. 深度可分离卷积的概念 深度可分离卷积(Depthwise Separable Convolution)是一种特殊的卷积操作,它将标准的卷积操作分解为两个步骤:深度卷积(Depthwise Convolution)和逐点卷积(Pointwise Convolution)。这种分解可以显著减少计算量和模型参数,从而提高...
深度可分离卷积是一种高级的卷积运算,相对于标准卷积具有更为优越的特性。该卷积运算将传统的卷积分解为深度卷积和逐点卷积两个步骤,以极大地减少参数数量和降低计算成本,同时获得更优越的性能表现。其在资源受限的移动端设备上具有重要意义,能够使模型更轻量化并保持有效性和准确性。在实际应用中,深度可分离卷积已成...
卷积的参数和批规范化的参数,通过特别设计的方法,重新计算出一组新的参数,用于对Pointwise卷积的权重和偏置进行赋值,修改Pointwise卷积的权重和偏置;然后删除掉原先网络结构中的批规范化层的效果,将批规范化层的计算添加在在Pointwise卷积中,得到与深度可分离卷积和批规范化等效的深度可分离卷积层,实现卷积融合批规范化...
逐点卷积的计算成本相对较小,因为它只需要计算每个像素点和卷积核之间的乘积,而不需要考虑像素点之间的关系。 深度可分离卷积是由两个卷积层组成的,第一个卷积层称为深度卷积层,第二个卷积层称为逐点卷积层。深度卷积层用于学习特征的空间关系,逐点卷积层用于调整通道数。因为深度可分离卷积可以分离特征的空间关系...
逐点卷积是指在同一位置上对不同通道的像素进行卷积,而深度可分离卷积则是将卷积操作分为深度卷积和逐点卷积两步进行,以减少计算量和参数数量。事实上,深度可分离卷积可以看作是逐点卷积和深度卷积的组合。在实际应用中,深度可分离卷积常被用于轻量化模型的设计,如移动端的人脸识别及图像分类任务。