DepthWise卷积PointWise卷积,合起来称作DepthWise Separable Convolution,该结构和常规卷积操作类似,可用来提取特征。但是相比较常规卷积操作,其参数量和运算成本较低,所以在一些轻量级网络中会碰到这种结构,比如说MobileNet. 2.2 DepthWise Convolution 不同于常规卷积操作:DepthWise Convolution的一个卷积核只负责一个通道,一个...
Depthwise(DW)卷积与Pointwise(PW)卷积,合起来被称作Depthwise Separable Convolution(参见Google的Xception),该结构和常规卷积操作类似,可用来提取特征,但相比于常规卷积操作,其参数量和运算成本较低。所以…
MobileNetv1是谷歌2017提出的轻量级模型,其基本单元是深度可分离卷积(depthwiseseparableconvolution)。 depthwithconvolution...pointwise卷积。 基本模块: 模型定义如下(其中s2表示步长stride=2下采样,5x即有5倍的,3x3xNdw表示depthwiseseparable深度可分离卷积,其步骤depthwith ...
比较常规卷积和深度可分卷积的参数数量，常规卷积的参数为108，而深度可分卷积的参数总和为39（N_depthwise + N_pointwise = 27 + 12），在参数量相同的情况下，深度可分卷积的网络深度可以更深，使得模型在保持轻量级的同时具有更强大的特征提取能力。
Pointwise Convolution的运算与常规卷积运算非常相似,不同之处在于卷积核的尺寸为 1×1×M,M为上一层的depth。所以这里的卷积运算会将上一步的map在深度方向上进行加权组合,生成新的Feature map。有几个Filter就有几个Feature map。如下图所示。 由于采用的是1×1卷积的方式,此步中卷积涉及到的参数个数可以计算...
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: ...
深度wise与pointwise卷积组合现今在深度学习领域中显得至关重要。这种组合方式不仅大幅降低了计算量和参数量，显著提高效率，同时还能更好地进行维度变化，保持参数量的可控性。经典案例如MobileNet中的Inverted Bottleneck，通过分离的卷积方式，使得3x3卷积层具有更高的维度数量，如4x。这一结构在新式的卷积网络...
Pointwise Convolution的运算与常规卷积运算非常相似,不同之处在于卷积核的尺寸为 1×1×M,M为上一层的depth。所以这里的卷积运算会将上一步的map在深度方向上进行加权组合,生成新的Feature map。有几个Filter就有几个Feature map。如下图所示。 由于采用的是1×1卷积的方式,此步中卷积涉及到的参数个数可以计算...
MobileNetv1是谷歌2017提出的轻量级模型,其基本单元是深度可分离卷积(depthwiseseparableconvolution)。 depthwithconvolution...pointwise卷积。 基本模块: 模型定义如下(其中s2表示步长stride=2下采样,5x即有5倍的,3x3xNdw表示depthwiseseparable深度可分离卷积,其步骤depthwith ...
mobilenet之Depthwise +Pointwise 我们知道,mobilenet是适用于移动端的深度学习网络,主要优点是参数少、模型小、准确率相比一些传统卷积损失少等特点。 mobileNet之所以这么ok,是因为引入了Depthwise +Pointwise 的结构; 简而言之, Depthwise :就是在depth上面做文章,就是常说的channel ,对不同的channel使用不同的卷积核...