第二个问题是版本一的代码中src表示输出,dst表示输入,output_w/output_h表示实际输入宽高,ih/iw表示遍历实际输出宽高的index, oh/ow表示遍历实际输入宽高的index,这样命名的原因是conv_transpose是普通convolution的反向操作且这样可以和其他框架保持一致,相当于已知普通convolution的输出结果去求输入。下面来简单描述下...
相关论文“On the Connection between Local Attention and Dynamic Depth-wise Convolution”已被ICLR 2022收录。 论文链接:https://arxiv.org/abs/2106.04263 代码链接:https://github.com/Atten4Vis/DemystifyLocalViT Local Attention是什么? 2020年,ViT横空出世,席卷了模型设计领域。各种基于Transformer的结构开始被提...
Depth-wise Convolution的理解 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...
在Local Attention当中,稀疏连接体现在两个方面:一是Local Attention在图像空间上,每一个output值仅与局部的local window内的input相连接,与ViT的全像素(token)连接不同。二是Local Attention在通道上,每一个output channel仅与一个input chann...
On the Connection between Local Attention and Dynamic Depth-wise Convolution 收录会议: ICLR 2022 Spotlight 论文链接: https://arxiv.org/abs/2106.04263 代码链接: https://github.com/qinzheng93/GeoTransformer 文章更新了在 Large-scale 数据集预训练上 I-D-DW Conv. 的结果,在 ImageNet-22k 预训练,在...
(DAB) module to address this dilemma, which efficiently adopts depth-wise asymmetric convolution and dilated convolution to build a bottleneck structure. Based on the DAB module, we design a Depth-wise Asymmetric Bottleneck Network (DABNet) especially for real-time semantic segmentation, which creates...
卷积神经网络降低显存消耗方法(可分离卷积Separable Convolution,Pytorch代码示例) 卷积神经网络中的Separable Convolution 卷积网络运算中非常消耗显存,除了从框架本身考虑节省显存外,也可以从计算方式来入手,这里分享一篇讲分离卷积计算的博客(https://yinguobing.com/separable-convolution/#fn2) 常规的卷积运算 假设输入为...
) depth-wise convolution 不是 MobileNet智能推荐Semantic Segmentation---DFANet:Deep Feature Aggregation for Real-Time Semantic Segmentation(论文解读十) Title:DFANet:Deep Feature Aggregation for Real-Time Semantic Segmentation Note data:2019/06/05 Abstract:提出的网络从单个轻量级骨干网开始,分别通过子网和...
Depth-wise Convolution的理解 代码人生 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...
在Local Attention当中,稀疏连接体现在两个方面:一是Local Attention在图像空间上,每一个output值仅与局部的local window内的input相连接,与ViT的全像素(token)连接不同。二是Local Attention在通道上,每一个output channel仅与一个input channel连接,没有交叉连接,不同于group convolution与normal convolution。