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...
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...
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... ...
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...
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_...
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 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。
1). Depthwise convolution 2).Pointwise Convolution Reference: 卷积神经网络中的Separable Convolution 最早见于AlexNet——2012年Imagenet的冠军方法，Group Convolution被用来切分网络，使其在2个GPU上并行运行 Reference Convolution VS Group Convolution A Tutorial on Filter Groups (Grouped ...
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=...