Separable Convolution在Google的Xception[1]以及MobileNet[2]论文中均有描述。它的核心思想是将一个完整的卷积运算分解为两步进行,分别为Depthwise Convolution与Pointwise Convolution。 Depthwise Convolution 同样是上述例子,一个大小为64×64像素、三通道彩色图片首先经过第一次卷积运算,不同之处在于此次的卷积完全是在二...
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...
2.1 Depthwise Separable Convolution 深度分离卷积 2.2 DepthWise Convolution 2.3 PointWise Convolution 3. 网络结构 4. 实际性能 5. 疑问实现 1. 提出背景 Xception 是Google 2017继 Inception 后提出的对 Inception v3 的另一种改进,主要采用 depthwise separable convolution来替代原来的 Inception v3 中的卷积操作....
简单来说,SeparableConv2D是DepthwiseConv2D的升级版。通常来说深度可分离卷积分为两步,也就是在depplabv3+中,经常使用的方法。 第一步:depthwise convolution是在每个通道上独自的进行空间卷积,图a 第二步:pointwise convolution是利用1x1卷积核组合前面depthwise convolution得到的特征,图b 而Dept... ...
深度可分离卷积 = 深度卷积(Depthwise Convolution) + 逐点卷积(Pointwise Convolution)。 深度卷积 分组卷积(Group Convolution... = 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。 深度学习_经典网络_...
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…
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: ...
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 Depthwise 从字面上来看即逐深度(channel)卷积，即在每个channel进行卷积 如上图所示：因此最后需要的参数量为： ,比原来的参数量也大大减少。因为它对每一个通道都进行了学习（每个...
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 separable convolution是Google在2017年提出的arXiv 这个模型为MobileNet,主要是在显著降低参数和计算量的情况下保证性能,depthwise separable convolution一共分为两步:depthwise conv以及pointwise conv 1. Depthwise Conv depthwise中每个卷积核只负责一个通道,卷积只能在二维平面内进行,因此他没有办法增加通道数 ...