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…
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。
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...
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使用不同的卷积核卷积提取特征 Pointwise:就是正常的卷积方式啦,但是是point的,就是对某一点,某一像素,所以kernel=[1,1],下图明了:...
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 ...
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 ...
Depthwise操作在很多任务中不仅仅只有减少参数量这一个优点,可能因为参数量少更易于优化或者能将各通道信息解耦等因素,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。 当然从理论的角度,标准卷积的参数空间是dwconv的超集,优化的好效果肯定是大于等于dwconv的,但是考虑到有限...
2.Depthwise卷积与Pointwise卷积 Lilian 这位博主写的很明白了! blog.csdn.net/tintinetm发布于 2019-06-04 16:20 内容所属专栏 Pointe的小本本 订阅专栏 深度学习(Deep Learning) 卷积 赞同添加评论 分享喜欢收藏申请转载 ...
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 ...
Depthwise卷积和Pointwise卷积构成了Depthwise Separable Convolution(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。 Depthwise Separable Convolution 它将一个完成的卷积运算分成两步完成,即DW和PW。 Depthwise Convolution DW... ...