在mobilenet的 bottleneck 模块的卷积中有一个 groups 的参数,查阅pytorch中的相关文档发现其定义。 其含义就是将 输入 张量进行分组,每一组使用一个 卷积核。若groups = 1 ,则与传统卷积含义一致。 作用:减少…
1.groups:分组卷积 Convolution 层的参数中有一个group参数,其意思是将对应的输入通道与输出通道数进行分组, 默认值为1, 也就是说默认输出输入的所有通道各为一组。 比如输入数据大小为90x100x100x32,通道数32,…
在`Conv2d`层中,有一个参数叫做`groups`。 `groups`参数的作用是将输入的通道与输出的通道进行分组。默认情况下,`groups`的值为1,这意味着所有的输入通道和输出通道都是全连接的。如果将`groups`的值设置为大于1的数,那么输入的通道将被分成相应的组数,每组有相同数量的通道。同样,输出的通道也将被分成相应的...
从中文上来讲,这个参数的意义从卷积核上的一个参数到另一个参数需要走过的距离,那当然默认是1了,毕竟不可能两个不同的参数占同一个地方吧(为0)。更形象和直观的图示可以观察Github上的Dilated convolution animations,展示了dilation=2的情况。 groups:决定了是否采用分组卷积,groups参数可以参考groups参数详解 bias:...
Pytorch中的Conv2d模块中的groups参数在Mobilenet瓶颈模块的卷积操作中扮演重要角色。简单来说，groups参数实质上是对输入张量的通道（channels）进行分组，每个组使用单独的卷积核进行处理。当groups的值设置为1时，其行为与常规的卷积层并无二致，卷积核会作用于整个输入通道。groups参数的主要作用在于，当其...
Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1, bias=True, padding_mode='zeros')记住，在将样本数据传递给 Conv2d 层之前，确保其形状为 (batch_size, channels, height, width)。参数 in_channels：输入通道数。指定输入数据的通道数。例如，对于RGB图像，...
groups: int = 1, bias: bool = True, padding_mode: str = 'zeros' # TODO: refine this type ): 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. in_channels:网络输入的通道数。 out_channels:网络输出的通道数。 kernel_size:卷积核的大小,如果该参数是一个整数q,那么卷积核的大小是qXq。
1回答 会写代码的好厨师 2021-09-15 15:34:10 分组卷积的意思。 分组卷积的含义是,正常在学习卷积核参数的时候,参数大小和channel的数量有关系。 分组之后,channel会被分成多组,使用相同的卷积核参数,参数量减少。 具体解释,可以阅读这篇博客:https://www.cnblogs.com/shine-lee/p/10243114.html 0 回复 ...
self.conv2 = nn.Conv2d(expand_size, expand_size, kernel_size=kernel_size, stride=stride, padding=kernel_size / 2, groups=expand_size, bias=False) 官方参数说明: Args: in_channels (int): Number of channels in the input image out_channels (int): Number of channels produced by the conv...