通过使用高效的组卷积,1 x 1卷积的通道缩减率相比ResNet变得适中,从而在相同计算成本下获得更好的精度。 第一个1 x 1卷积的输出通道数相比ResNet变多了 MobileNet(Separable Conv) MoblieNet is a stack of the separable convolution modules which are composed of depth-wise卷积和1x1卷积(point-wise 卷积) ...
权重共享的概念最初就诞生于卷积操作之中,Depth-wise卷积同样得益于权重共享操作,但与Local Attention略有不同,Depth-wise卷积在图像空间上共享权重,每一个空间位置都是用相同权重的卷积核来进行特征聚合,而在channel上,每一个channel使用独立的聚合权重。 (3) 动态权重。动态权重的设计原则在原始的Depth-wise卷积中...
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。相较于常规卷积，深度卷积的卷积核数量应与输入图像的通道数相匹配。因此，对于一张三通道输入图像，深度卷积会产生3个特征图。这种操作在二维空间中进行，不扩展特征图的数量，独立地对输入层的每...
权重共享的概念最初就诞生于卷积操作之中,Depth-wise卷积同样得益于权重共享操作,但与Local Attention略有不同,Depth-wise卷积在图像空间上共享权重,每一个空间位置都是用相同权重的卷积核来进行特征聚合,而在channel上,每一个channel使用独立...
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... ...
1)稀疏连接:不难发现,Depth-wise 卷积的稀疏连接特性与 Local Attention 完全相同,在图像空间上局部链接,在通道上稀疏连接。 2)权重共享:权重共享的概念最初就诞生于卷积操作之中,Depth-wise 卷积同样得益于权重共享操作,但与 Local Attention 略有不同,Depth-wise 卷积在图像空间上共享权重,每一个空间位置都是用...
【深度可分离卷积性能研究】《Depth-wise Separable Convolutions: Performance Investigations》by Timothy Liu http://t.cn/A6PGZAxQ GitHub:http://t.cn/A6PGZAxH
张佳程：理解分组卷积和深度可分离卷积如何降低参数量439 赞同 · 41 评论文章 看这位博主写的会容易...
为了同时建模图像相邻块之间的局部信息并充分利用图像的全局信息,提出了一种基于Depth-wise卷积的视觉Transformer(Efficient Pyramid Vision Transformer,EPVT)模型。EPVT模型可以实现以较低的计算成本提取相邻图像块之间的局部和全局信息。EPVT模型主要包含3个关键组件:局部感知模块(Local Perceptron Module,LPM)、空间信息...
而可分离卷积是组卷积与点卷积的结合。组卷积中的深度卷积意味着输入通道等于输出通道等于分组数，每一层输入对应一个卷积核，产生一个输出层。随后的点卷积采用1*1大小的卷积核，步长为1，仅对相同位置不同channel的数据进行变换。总结，组卷积通过分组优化计算效率，可分离卷积则进一步通过深度卷积与点...