Depthwise Convolution完成后的Feature map数量与输入层的depth相同,但是这种运算对输入层的每个channel独立进行卷积运算后就结束了,没有有效的利用不同map在相同空间位置上的信息。因此需要增加另外一步操作来将这些map进行组合生成新的Feature map,即接下来的Pointwise Convolution。 Pointwise Convolution Pointwise Convolution...
depthwise convolution的计算量为: pointwise convolution的计算量为: 因此Depthwise separable convolution就为一般卷积计算量的: 现在的问题是,为什么这么做了只损失了一点精度呢?(当然,对于原本就较小的模型来说,使用Depthwise separable convolution的话参数就更少了,性能就会大幅下降而不是只下降一点了)但卷积的一些东西...
pointwise convolution的计算量为: 因此Depthwise separable convolution就为一般卷积计算量的: 现在的问题是,为什么这么做了只损失了一点精度呢?(当然,对于原本就较小的模型来说,使用Depthwise separable convolution的话参数就更少了,性能就会大幅下降而不是只下降一点了)但卷积的一些东西本来就是黑盒,我们并不知道它的...
MobileNet的详细结构如表2.2所示,它将Depthwise Convolution与Pointwise Convolution分开表示,其中dw表示Depthwise Convolution,1×1即为Pointwise Convolution。相比于Xception,MobileNet更是纯靠DSC堆叠而成,并且MobileNet使用的DSC中在Depthwise Convolution与Pointwise Convolution之间加入了BatchNorm和Relu。 MobileNet的实验结果实际...
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...
深度可分离卷积=深度卷积(DepthwiseConvolution) + 逐点卷积(Pointwise Convolution)。深度卷积分组卷积(GroupConvolution... = c_out,分组卷积就成了深度卷积,参数量进一步减少。深度可分离卷积逐点卷积就是1x1的普通卷积。 因为深度卷积没有融合通道间信息,所以需要配合逐点卷积使用。
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 ...
深度可分离卷积depthwise separable convolution是由depthwise(DW)和pointwise(PW)两个部分结合起来,用来提取特征feature map。 需要注意的是,深度可分离卷积和正常(标准)卷积是等效的。 废话不多说,直接上个图。 图中(a)表示的是标准卷积,假设输入特征图尺寸为,卷积核尺寸为,输出特征图尺寸为,用了Padding。标准卷积...
What is Depthwise and Pointwise convolution? Depthwise convolution, i.e.a spatial convolution performed independently over each channel of an input. Pointwise convolution, i.e. a 1x1 convolution, projecting the channels output by the depthwise convolution onto a new channel space. ...