和ResNet(Bottlenect Version)有点类似,使用depth-wise 卷积代替了标准3 x 3卷积。 第一个1x1卷积用于增加通道数,然后进行depth-wise卷积,最后一个1x1卷积再减少通道数 把上面这个图的building blocks调整一下顺序,然后和MobileNet-v1(separable conv)作比较,就可以看到这个结构是如何work的(改变顺序不会改变模型整体...
1、Normal Convolution 输入一张3通道的图像,我们有4个3*3*3的卷积核,卷完以后,会生成4个特征图。特征图的数量等于卷积核的数量。每个卷积核的通道数与图像的通道数一致,一一对应相乘。 2、Depth-wise Convolution Depthwise Convolution的一个卷积核负责一个通道,一个通道只被一个卷积核卷积。上面所提到的常规卷...
首先，让我们回顾一下传统的卷积操作。当输入图像为3通道时，我们通常使用4个3*3*3的卷积核，每种卷积核在通道层面上与输入图像的对应通道相乘，最终生成4个特征图，其数量等同于卷积核的数量。深度卷积（Depthwise Convolution）是一种特殊的卷积操作，其核心理念是每个卷积核负责处理输入图像的单一通道。
Depth-wiseconvolution是一种特殊的卷积方式，主要用于减少计算量并提高计算速度。在Depth-wiseconvolution中，一个卷积核只负责一个通道，而一个通道只被一个卷积核卷积。与普通的卷积层不同，普通的卷积层中，每个卷积核都同时操作输入图片的每个通道。Depth-wiseconvolution首先将输入特征图（即输入数据）按通道拆分，...
(2)使用depth wise cnn(一般还要加上1*1卷积),输入:H*W*C_in,最终输出h*w*C_out:首先是depth wise cnn,卷积核尺寸为K*K*C_in,该层的参数量=K*K*C_in,计算量=h*w*K*K*C_in,经过它的输出为h*w*C_in;然后是1*1卷积层,卷积核尺寸为1*1*C_in*C_out,该层参数量=1*1*C_in*C_out,...
2. (Dynamic)Depth-wise卷积和Local Attention的前世今生 逐步拆解Local Attention的操作,可以发现在稀疏连接、权重共享、动态权重三个维度上,都与历史霸主CNN结构中的(Dynamic)Depth-wise卷积很相似。Depth-wise卷积可谓是一个被长期使用又被渐...
Transformer与Depth-wise Conv:谁将引领AI未来? 引言 近年来,Transformer模型在自然语言处理(NLP)和计算机视觉(CV)领域取得了巨大成功,被誉为“下一代AI基石”。然而,在Transformer风头正劲的同时,Depth-wise Convolution(深度可分离卷积)作为一种经典的卷积神经网络(CNN)技术,也在不断进化,展现出其独特的优势。本文...
Depth-wise separable convolution :深度分离卷积,出自mobilenet和xception。 MobileNet是基于深度可分离卷积的,通俗来说,深度可分离卷积就是:把标准卷积分解成深度卷积(depthwise convolution)和逐点卷积(pointwise convolution)。这么做的好处就是可以再损失精度不多的情况下大幅度降低参数量和计算量。分解过... ...
Depth-wise Convolution的理解 Depth-wise Convolution的目的是为了减少计算量,提高计算速度。 对于Depth-wise Convolution来说,一个卷积核只负责一个通道,一个通道只被一个卷积核卷积。 对于普通的卷积层来说: input feature map为[12,12,3],使用256个[5,5,3]的卷积核,得到output feature map为[8,8,256],...
Depth-wise convolution and Depth-wise Separable Convolution可分离卷积,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。