_depthwise = nn.Conv2d(4, 4 , kernel_size=3, stride = 1, groups=4) y_depthwise = conv_depthwise(x) print(y_depthwise.size()) # torch.Size([4, 3, 3]) # 计算卷积参数 num_params_regular = sum(p.numel() for p in conv_depthwise.parameters()) print('the number of depthwise ...
Depthwise Separable Convolution是将一个完整的卷积运算分解为两步进行,即Depthwise Convolution与Pointwise Convolution。 Depthwise Convolution 不同于常规卷积操作,Depthwise Convolution的一个卷积核负责一个通道,一个通道只被一个卷积核卷积。上面所提到的常规卷积每个卷积核是同时操作输入图片的每个通道。 同样是对于一张...
如下张量x和卷积核k进行depthwise_conv2d卷积 结果为: depthwise_conv2d和conv2d的不同之处在于conv2d在每一深度上卷积,然后求和,depthwise_conv2d没有求和这一步,对应代码为: import tensorflow as tf # [batch, in_height, in_width, in_channels] input =tf.reshape( tf.constant([2,5,3,3,8,2,6,1...
Pointwise convoltion Pointwise convolution从名字上来看为“逐点卷积”,即采用卷积核大小为 1 x 1 来对feature map 逐个点来进行卷积 最典型的应用是在何凯明提出的残差网络中的bottleneck中用来降维,现在以resnet-50的第2个block为例子,featuremap的channle数为256,最终输出的channel数为512 一般的building block形...
有时候常常效果比标准卷积还要好,所以我们可以看到depthwise也并不只出现在轻量级网络结构中。
Xception中的Depthwise卷积和Pointwise卷积 Depthwise卷积和Pointwise卷积构成了DepthwiseSeparableConvolution(Xception论文地址),该结构相比于常规卷积,其参数量和运算成本较低,常常出现在MobileNet等轻量级结构中。DepthwiseSeparableConvolution它将一个完成的卷积运算分成两步完成,即DW和PW。DepthwiseConvolution ...
depthwise卷积计算量 Depthwise卷积是一种轻量级卷积核,用于减少计算量。计算Depthwise卷积的计算量可以通过以下公式来估算: 计算量=输入通道数x输入尺寸x输入尺寸x卷积核尺寸x卷积核尺寸 例如,如果输入通道数为C,输入尺寸为HxW,卷积核尺寸为KxK,则Depthwise卷积的计算量为: 计算量= C x H x W x K x K 需要...
深度学习专用芯片普及后,depthwise卷积操作是否将得到硬件层面的更多支持?关键取决于两个因素。首先,深度wise卷积在算法层面是否能为res系列模型提供压倒性优势?目前看来,深度wise卷积在算法上的显著优势并未得到广泛认可。其次,工业界与学术界对深度wise卷积的偏好程度如何?尽管深度wise卷积在一些顶级算法...
在PyTorch中,我们可以通过自定义一个nn.Module来实现DepthwiseConv2D。 classDepthwiseConv2D(nn.Module):def__init__(self,in_channels,out_channels,kernel_size,stride=1,padding=0,dilation=1):super(DepthwiseConv2D,self).__init__()self.depthwise_conv=nn.Conv2d(in_channels,out_channels,kernel_size,st...
Separable Convolution在Google的Xception[1]以及MobileNet[2]论文中均有描述。它的核心思想是将一个完整的卷积运算分解为两步进行,分别为Depthwise Convolution与Pointwise Convolution。 Depthwise Convolution 同样是上述例子,一个大小为64×64像素、三通道彩色图片首先经过第一次卷积运算,不同之处在于此次的卷积完全是在二...