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
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....
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
深度可变卷积把传统的卷积过程分成两步:depthwise convolution和pointwise convolution。 depthwise convolution:过滤器的层数等于输入通道数,输出的featuremap的层数也就等于输入的通道数。 pointwise convolution:类似常规卷积操作,filter尺寸是1×1×M×N。M是上层输入... ...
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...
Convolution 基本思想是将传统卷积拆分成两步:depthwise convolution和pointwise convolution(1×;1的卷积)。 首先depthwise convolution,对于每一张input channel施加一个filter;然后使用1×;1的pointwise convolution将得到的depthwise convolution的output智能推荐深度...
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 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...
Depthwise Convolution(深度卷积)是一种卷积操作,其特点是每个卷积核只负责一个输入通道,输出的通道数与输入通道数相同。