今天的这篇文章或许能带给你新视角,微软亚洲研究院的研究员们从Local Attention和Dynamic Depth-wise Convolution的视角出发发现,设计好的卷积结构并不比Transformer差!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...
) 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...
以 InceptionV1 论文中的(3b) 模块为例(可以点击上图看超级精美的大图),输入尺寸为28×...定势,它让每个卷积核只负责输入的某一个通道,这就是所谓的Depth-wiseSeparableConvolution。 从输入通道的视角看,标准卷积中每个输入通道都会被所有卷积核蹂躏一遍,而...
Transformer 的文章近两年来可谓是井喷式爆发,大量工作来设计各种任务上的 transformer 模型,然而,attention 作为 transformer 的核心模块,真的比卷积强吗?这篇文章为你带来了 local attention 和 dynamic depth-wise convolution 的新视角,其实设计好的卷积结构,并不比 transformer 差! 论文标题: On the Connection bet...
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...
point-wise convolution 即1 x 1卷积,用于改变通道数。计算量为N*H*W*M,因为kernel size为1,是标准3 x 3卷积的1/9 组卷积(group convolution) 输入feature map的通道被分组,在各个组内独立执行卷积。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。
such as different convolutions (inception, xception, etc.) and variety ways of pooling(spatial pyramid pooling, etc.). In this paper, we focus on designing a new CNN network structure to improve detection accuracy of spatial-domain steganography. First, we use 3×33\times 3 kernels instead ...
Sequence-to-Sequence Speech Recognition with Time-Depth Separable Convolutions 1.论文摘要 提出了一种time-depth separable 的卷积网络结构,作为ED模型的encoder,在显著减少了参数量的同时增加了计算速度,并且可以维持较大的感受野范围,在noisy LibriSpeech test set 取得了WER 22%的提升。 2.模型结构 encoder TDS ...
Xception:Deep Learning with Depthwise Separable Convolutions/深度可分离卷积 Xception在论文Xception: Deep Learning with Depthwise Separable Convolutions中被提出.Xception是对Inception V3的一种改进.主要将Inception V3中的Inception结构替换为depthwise separable convolution如图: 最左侧为Inception V3中使用的Inception....
Transformer的文章近两年来可谓是井喷式爆发,大量工作来设计各种任务上的transformer模型,然而,attention作为transformer的核心模块,真的比卷积强吗?这篇文章为你带来了local attention和dynamic depth-wise convolution的新视角,其实设计好的卷积结构,并不比transformer差!