第一个1 x 1卷积降低输入channel的维度,能够降低后续3 x 3卷积的计算成本,最后一个1 x 1卷积再恢复到输出channel的维度。 ResNeXt 可以看做ResNet的一个特例,用分组3 x 3卷积代替标准3 x 3卷积。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...
Pointwise Convolution的运算的卷积核的尺寸为 1×1×M,M为输入的图像的通道数。如下图所示:输入图像为3通道,经过4个1*1*3的卷积核以后,生成4个特征图,特征图大小并不会变化,故而这里的卷积运算其实就是将输入的图像在深度方向上进行加权组合,生成新的Feature map。 4、Depthwise Separable Convolution Depthwise ...
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，...
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],参数量为5*5*3*256=19200,所...
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...
(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,...
对超参数敏感:卷积核大小和步长等超参数对模型性能影响较大。 实际应用与未来趋势 实际应用: Transformer:在NLP领域占据主导地位,同时逐步渗透到CV领域,用于图像分类、目标检测等任务。 Depth-wise Conv:广泛应用于移动设备和嵌入式系统中,如智能手机、可穿戴设备等,以及需要高效计算的场景。 未来趋势: 融合发展:Transf...
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进行特征聚合,而在 channel 上,每一个 channel 使用独立的聚合权重。
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。
depth-wise卷积层的卷积核个数等于1,计算方式是逐通道计算,因此depth-wise卷积不存在卷积核并行的可能性,depth-wise卷积层在gemm上只有n/(n*m)的利用率,其中n是通道并行数,m是卷积核并行个数,n*m是gemm中的乘累加器个数。 3、现有产品中,arm ethos支持标准卷积和depth-wise卷积,在计算标准卷积时,armethos...