G表示组数,组卷积的计算量是K*K*N*H*W*M/G,是标准3 x 3卷积的1/G。 G=2的分组卷积,在通道上的连接数少于标准卷积,在channel部分,输入为N/G,输出为M/G,每组计算量为K*K*(N/G)*H*W*(M/G),一共有G组,所以要再乘上G,所以总计算量为K*K*N*H*W*M/G 分组越多,channel上的连接越稀疏 Sh...
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相同权重的卷积核来...
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，...
接着，点卷积（Pointwise Convolution）通过使用1×1×M尺寸的卷积核，对输入图像的深度方向进行加权组合，生成新的特征图。以输入图像为3通道为例，经过4个1*1*3的卷积核后，生成4个特征图，特征图的尺寸保持不变。这实际上是对输入图像在深度维度上的权衡，构建新的特征表示。深度可分卷积（Depthwis...
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。本文将探讨Transformer与Depth-wise Conv的技术特点、应用场景及未来趋势。 Transformer:革命性的自注意力机制 技术特点: Transformer模型的核心是自注意力机制,该机制...
通过以上三个模型设计原则,Local Attention表现出优异的效果。然而,这些特性也天然存在于CNN结构当中,尤其是(Dynamic)Depth-wise卷积。 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...
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]
(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,...
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