channel-wise convolution其实是在通道上具有局部感受野,参数共享的卷积。和在空间维度类似,卷积核可以在通道上滑动,容许重复利用重叠的特征,其特殊情况是共享参数的分组卷积。它能够替代channel shuffle的本质原因其实是其在卷积过程中已经完成了让通道shuffle的功能,顺便充当特征抽取的功能而已。由于需要额外消耗一层弱化的...
MobileNet使用深度可分离卷积,使用1*1 point-wise convolution全连接的方式使各个通道交换信息。ShuffleNet虽然使用完全独立的组卷积,但是每次组卷积之前都重新打乱各通道的顺序,实现通道间顺序的交互。 论文提出channel-wise卷积的概念,将输入输出的维度连接进行稀疏化而非全连接,区别于分组卷积的严格分组,让卷积在channel...
ChannelNets:通过 Channel-Wise Convolutions 的紧凑而高效的卷积神经网络 paper题目:ChannelNets: Compact and Efficient Convolutional Neural Networks via Channel-Wise Convolutions paper发表在NIPS 2018 paper地址:链接 Abstract 卷积神经网络 (CNN) 已显示出解决各种人工智能任务的强大能力。然而,不断...
Channel-Wise Convolutions Channel-wise卷积的核心在于输入和输出连接的稀疏化,每个输出仅与部分输入相连,概念上区别于分组卷积,没有对输入进行严格的区分,而是以一定的stride去采样多个相关输入进行输出(在channel维度滑动),能够降少参数量以及保证channel间一定程度的信息流。假设卷积核大小为$d_k$,输出大小维度...
Group Channel-Wise Convolutions 分组卷积的分组思想会导致channel间的信息阻隔,为了增加分组间的channel信息交流,一般需要在后面添加一个融合层,继续保持分组的同时整合所有组的特征。论文使用分组channel-wise卷积层作为融合层,包含gg个channel-wise卷积。定义输入特征维度nn,分组数gg,每个channel-wise卷积的stride为...
Channel-Wise Convolutions Channel-wise卷积的核心在于输入和输出连接的稀疏化,每个输出仅与部分输入相连,概念上区别于分组卷积,没有对输入进行严格的区分,而是以一定的stride去采样多个相关输入进行输出(在channel维度滑动),能够降少参数量以及保证channel间一定程度的信息流。假设卷积核大小为$d_k$,输出大小维度...
ChannelNets: 省力又讨好的channel-wise卷积,在channel维度进行卷积滑动 | NeurIPS 2018,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
而Channel-Net呢,他采用channel-wise卷积(就是在通道上卷积,比如输入:N*C*W*W->N*1*C*W*H,然后利用nn.Conv3d()在通道维度上进行卷积,卷积核设置为(dc*1*1),code中Group Channel-Wise Convolutions之后给出的输出是:N*2*C*W*H),稀疏了全连接,这样就会在很大程度上降低参数量和计算量(论文中有给出...
And i found this paper, "ChannelNets: Compact and Efficient ConvolutionalNeural Networks via Channel-Wise Convolutions", which give a definition of "Channel-wise convolution"。https://arxiv.org/abs/1809.01330 What kind of openator is used in CGNet indeed?
Crucial channelsBrain functional connectivity analysis and crucial channel selection, play an important role in brain working principle exploration and EEG-based emotion recognition. Towards this purpose, a novel channel-wise convolution neural network (CWCNN) is proposed, where every group convolution ...