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... ...
卷积代替了max pooling的操作。文章说这种做法可以使用带孔卷积,增大感受野,同时由于时depthwise卷积又不会增加太多计算量。 实验1,而在这篇工作中,作者采用了Xception 和...一个decoder端来refine输出的结果。2,用了Xception model并且在做ASPP的时候使用了depth-wise convolution(mobile net),以实现网络的加速 ...
1、网络首先使用普通的卷积,生成分辨率为输入四分之一的feature map 2、然后对feature map使用空洞卷积来捕获高层的语义信息 3、将空洞卷积的每一层输出都concat到一起做卷积,来解决multiple scales的问题 4、最后接一个voxel-wise softmax layer 来获得 final voxel label 5、网络还使用了skip connection来让梯度能...
针对深度级别/可分离的卷积,可以使用卷积组参数,如果groups = nInputPlane,就是Depthwise;如果groups = nInputPlane,kernel=(K, 1)(针对二维卷积,前面加上,groups=1 and kernel=(1, K)),就是可分离的。 以下将torch的官方手册搬过来介绍使用方法(https://pytorch.org/docs/master/n... ...