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...
分组深度分离卷积 先分组卷积,再逐通道卷积,再逐点卷积 计算量会进一步减小 代码 # 参考url:https://blog.csdn.net/wj199992/article/details/127064904,在此基础上增加FLOPS计算方法 # # 输入一张图片,(H,W,C) -> (5,5,4),输出 (3,3,10) import torch from thop import profile # 可以同时计算FLOPS...
对于深度可分离卷积而言, 进行逐通道卷积,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① 根据我的第二个图可知,每一个卷积核只负责一个通道的卷积操作,共有M个通道,则需要M个卷积核,对每一个通道进行卷积操作。 详细过程描述为: 使用尺寸为DK×DK×1×M的宽度卷积核(M个尺寸为...
有关depthwise卷积, 以下哪些说法是正确的? A. 可以减少网络参数个数 B. 提高卷积神经网络速度 C. 增加卷积神经网络的特征获取能力 D. Mobilen
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)(针对二维卷积,前面加上,groups=1 and kernel=(1, K)),就是可分离的。 以下将torch的官方手册搬过来介绍使用方法(https://pytorch.org/docs/master/n... ...
Depthwise卷积与Pointwise卷积,合起来被称作深度可分卷积,该结构在提取特征时与常规卷积操作类似,但其参数量和运算成本较低,因此在轻量级网络中广泛应用,如MobileNet。常规卷积操作的原理是通过一个卷积核对输入图像进行卷积运算,输出特定数量的特征图。例如,对于一个5×5像素、三通道的彩色输入图片,若...
深度可分卷积默认一个假设,即标准卷积核在特征图的通道维度映射中,存在一种类似线性组合的分解特性。标准卷积核需要同时学习空间上的相关性和通道间的相关性,深度可分卷积将这两种相关性显式地分离开来,从上面的图中也能看出,深度可分卷积其实是将标准卷积分为空间(Depthwise)的卷积和通道(Pointwise)的卷积(这个和Xc...
MobileNet的核心就是Depthwise separable convolution(深度可分离卷积),它将一般的卷积过程分为了depthwise convolution(逐深度卷积)和pointwise convolution(逐点卷积),在损失一点精度的情况下,计算量大幅下降,速度更快,模型更小。 先来看看一般的卷积过程,如下图: 输入 的图像,即 ,使用 的卷积核, ,无 ,则卷积后,...
深度可分离卷积(Depthwise Separable Convolution)和分组卷积(Group Convolution)的理解,相互关系及PyTorch实现 1. 分组卷积(Group Convolution) 分组卷积最早出现在AlexNet中,如下图所示。在CNN发展初期,GPU资源不足以满足训练任务的要求,因此,Hinton采用了多GPU训练的策略,每个GPU完成一部分卷积,最后把多个GPU的卷积结果进...