N_depthwise = 3× 3× 3 = 27 N_pointwise = 1× 1× 3× 4 = 12 N_separable = N_depthwise + N_pointwise = 39 相同的输入,同样是得到4张Feature map,Separable Convolution的参数个数是常规卷积的约1/3。因此,在参数量相同的前提下,采用Separable Convolution的神经网络层数可以做的更深。 Xception...
Pointwise Convolution实际为1×1卷积,在DSC中它起两方面的作用。第一个作用是让DSC能够自由改变输出通道的数量;第二个作用是对Depthwise Convolution输出的feature map进行通道融合。第一个作用比较容易理解,这因为单独的Depthwise Convolution无法改变输出通道数量,因而采用1×1卷积来改变输出通道数量是比较直观和简单的做法...
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... ...
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
Depthwise Convolution完成后的Feature map数量与输入层的通道数相同,无法扩展Feature map。而且这种运算对输入层的每个通道独立进行卷积运算,没有有效的利用不同通道在相同空间位置上的feature信息。因此需要Pointwise Convolution来将这些Feature map进行组合生成新的Feature map。 逐点卷积(Pointwise Convolution) Pointwise Co...
separableconvolution,其把常见的卷积层滤波和组合的功能分离出来(可以认为是因式分解),变成depthwiseconvolution和pointwiseconvolution...个M channel的输入,输出也会是M channel。而pointwiseconvolution则是常规的1*1的卷积层,其把depthwiseconvolution得到的各个channel ...
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: ...
Depthwise Separable Convolution 1. Depthwise Conv 2. Pointwise Conv Conv 首先是常规卷积,假设我们有一张 的特征图,现在想得到一张 的图,如果直接使用卷积操作,大卷积核(包含channel,3维)一共有10个,每个大小为 。代码及计算过程如下图所示 conv = nn.Conv2d(6, 10, kernel_size=2, stride=1, padding=...
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 一般的building block形式: feature_map -> 3x3,512 -> 3x3,512 3 ∗ 3 ∗ C in ∗ Cout + 3 ∗