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:Transformer和Depth-wise Conv各有优势,未来可能会出现更多结合两者优点的混合模型,如将Transformer的自...
conv_transpose有一种最直接的计算方式:首先对卷积核做中心对称操作(矩阵旋转180°),并对输入feature map进行插0,然后把旋转后的卷积核和插0后的feature map进行卷积操作,这里笔者不对这个过程做理论推导,只举两个case加以说明,表达最直观的计算过程。 首先给出conv_transpose的输入/输出的宽高计算公式: out_w =...
对于depth-wise卷积: 分为2部分:Separable Conv 以及 Point-wise Conv. 同样的,从[12,12,3]的input feature map到[8,8,256]的output feature map,需要3个[5,5,1]的卷积核和256个[1,1,3]的卷积核。参数量为3 x 5 x 5 x 1 + 256 x 1 x 1 x 3 = 843,乘法次数为3 x 5 x 5 x 1 x 8...
Depth-wise Convolution keras 运行时间缓慢原因 提到depth-wise conv2D 大家都如数家珍,这里我就简单的介绍一下,用两张图就可以概述出来了,大家想要看具体的介绍可以看 A Basic Introduction to Separable Convolutions 这篇文章介绍的很清楚。 上图是一个正常的卷积操作,是一个12×12×3的特征图经过256个卷积核...
参数量为3 x 5 x 5 x 1 + 256 x 1 x 1 x 3 = 843,乘法次数为3 x 5 x 5 x 1 x 8 x 8 + 256 x 1 x 1 x 3 x 8 x 8 = 53952(FLOPs)。 如此一来,depth-wise conv的FLOPs只有普通卷积的~4.4%,EfficientNet的参数量少也就不足为奇了。 原文链接:...
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...: self.depthwise是执行空间维度的卷积(一共nin个卷积核,每个通道spatial conv一下,这个是depth-wise卷积,深度无关卷积),self.pointwise是执行深度通道的 ...
I-D-DW Conv. 的表现在 ImageNet1K 上与 Swin Transfoerm 持平,而在 ADE20K 上具有明显优势。 ▲ ImageNet-22K 预训练结果 Local Attention是什么? 2020 年的 ViT 横空出世,席卷了模型设计领域,铺天盖地的各种基于 Transformer 的结构开始被提出,一些在卷积神经网络中取得成功的先验知识,如 local operation、...
在更大的数据集ImageNet22k上预训练的结果可以看出,基于Depth-wise卷积的结构仍然与Local Attention不相上下。近期的ConvNext[1]和repLKNet[2]工作更是给出了证明。 4. 现代卷积强在哪里,如何设计更好的模型 既然Depth-wise卷积的表现力也...
(self,nIn,nOut,kSize,stride=1):"""Args:nIn: number of input channelsnOut: number of output channels, default (nIn == nOut)kSize: kernel sizestride: optional stride rate for down-sampling"""super().__init__()padding=int((kSize-1)/2)self.conv=nn.Conv2d(nIn,nOut, (kSize,kSize),...
Table 1: Comparison of different structures on sparse connectivity, weight sharing, and dynamic weight. D-DW-Conv. refers to dynamic depth-wise convolution. The performance of depth-wise convolution If the design principles of depth-wise convolution and local attention are ...