Group Convolution分组卷积,以及Depthwise Convolution和Global Depthwise Convolution 写在前面GroupConvolution分组卷积,最早见于AlexNet——2012年Imagenet的冠军方法,GroupConvolution被用来切分网络,使其在2个GPU上并行运行,AlexNet网络结构如下:ConvolutionVSGroupConvolution在介绍GroupConvolution前,先回顾下常规卷积是怎么做的,...
论文地址: MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applicationsarxiv.org MobileNet的核心就是Depthwise separable convolution(深度可分离
搭建的网络结构与Inception V3 类似,可以理解为将Inception中的卷积替换为深度可分离卷积。 深度可分离卷积包括两个部分:一、channel-wise spatial convolution(分组卷积,组数与输入通道数相等,通道之间在计算时是相互独立的) 二、1*1卷积。前者建立空间之间的关系,后者建立通道间的关系 除上述本文的核心内容之外,......
(3)、将Depthwise Separable Convolution结构用于机器翻译,发现:深度分离特性(Depthwise separability)可以增大卷积窗口的大小,去除掉filter dilation的需求。 (4)、引入新的卷积操作:super-separable(超分离),进一步减少参数和计算量成本(computation cast)。 获取最新消息链接:获取最新消息快速通道 - lqfarmer的博客 - 博客...
其中,encoder由堆叠的convolution module构成,decoder由堆叠的convolution module+attention module构成。 6.1 卷积模块 每一个Convolution step由三个部分组成:对输入x的relu激活,跟着一个Depthwise separable convolution操作SepConv,在跟着一个layer Normalization。(关于layer Normalization详细介绍,参考文章《<优化策略-2>深度...
Depthwise卷积与Pointwise卷积 Depthwise卷积与Pointwise卷积,合起来被称作 Depthwise Separable Convolution, 该结构和常规的卷积操作类似,可以用来提取特征,但相比于常规的卷积操作,其参数量和运算成本比较低,所以在一些轻量级网络中会碰到如此结构。 常规卷积操作 对于一张5x5像素,三通道彩色输入图片,经过3x3x4卷积核的卷积...
convolution可以减少模型的参数。 如下这张图就是depthwise separable convolution的结构 在建立模型的时候,可以使用Keras中的DepthwiseConv2D层实现深度可分离卷积...数据,最后可得到所需的32个输出通道,所需参数为16×32×3×3=4608个。 应用深度可分离卷积,用16个3×3大小的卷积核分别遍历16通道的数据,得到 卷积神...
深度可分卷积（depthwise separable convolution）是卷积神经网络中对标准的卷积计算进行改进所得到的算法，其通过拆分空间维度和通道（深度）维度的相关性，减少了卷积计算所需要的参数个数，并在一些研究中被证实提升了卷积核参数的使用效率。深度可分卷积的原型可认为来自于卷积神经网络中的Inception模块，其卷积计算分为...