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…
深度可分离卷积depthwise separable convolution是由depthwise(DW)和pointwise(PW)两个部分结合起来,用来提取特征feature map。 需要注意的是,深度可分离卷积和正常(标准)卷积是等效的。 废话不多说,直接上个图。 图中(a)表示的是标准卷积,假设输入特征图尺寸为,卷积核尺寸为,输出特征图尺寸为,用了Padding。标准卷积...
Depthwise卷积与Pointwise卷积，合起来被称作深度可分卷积，该结构在提取特征时与常规卷积操作类似，但其参数量和运算成本较低，因此在轻量级网络中广泛应用，如MobileNet。常规卷积操作的原理是通过一个卷积核对输入图像进行卷积运算，输出特定数量的特征图。例如，对于一个5×5像素、三通道的彩色输入图片，若...
Depthwise卷积和Pointwise卷积构成了DepthwiseSeparableConvolution(Xception论文地址),该结构相比于常规卷积,其参数量和运算成本较低,常常出现在MobileNet等轻量级结构中。DepthwiseSeparableConvolution它将一个完成的卷积运算分成两步完成,即DW和PW。DepthwiseConvolution ...
Depthwise卷积与Pointwise卷积 ashergaga Depthwise Convolution与普通卷积的区别以及其他卷积方法 青山不改发表于计算机视觉 深度可分离卷积 Convolution普通卷积是,一个卷积核与input的所有通道都进行卷积,然后不同通道相同位置卷积后的结果再相加,如下图所示,:⾸先,每个通道内对应位置元素相乘再相加,最后计算所有通道的总...
深度可分离卷积参数量直接减小到标准卷积九分之一 服务器倒是没什么，一个大模型给手机和板子，可能存...
Depthwise操作在很多任务中不仅仅只有减少参数量这一个优点,可能因为参数量少更易于优化或者能将各通道信息解耦等因素,有时候常常效果比标准卷积还要好,所以我们可以看到depthwise也并不只出现在轻量级网络结构中。 当然从理论的角度,标准卷积的参数空间是dwconv的超集,优化的好效果肯定是大于等于dwconv的,但是考虑到有限...
深度wise与pointwise卷积组合现今在深度学习领域中显得至关重要。这种组合方式不仅大幅降低了计算量和参数量，显著提高效率，同时还能更好地进行维度变化，保持参数量的可控性。经典案例如MobileNet中的Inverted Bottleneck，通过分离的卷积方式，使得3x3卷积层具有更高的维度数量，如4x。这一结构在新式的卷积网络...
局部先验:卷积操作默认图片中的某个像素与周围的像素联系更加密切,而与距它较远的像素联系更少。所以卷积操作只处理某个局部邻域的信息。这一性质也称为归纳偏置 (inductive bias)或者局部先验性质 (local prior)。MLP不具备这个能力。 全局信息:卷积网络中,我们会通过不断的卷积或者encoder减小尺寸,扩大感受野来获得...
卷积有传统卷积和depthwise卷积和pointwise卷积。每一个输出通道,需要关联所有输入通道。所以参数比较大,计算量也大。depthwise卷积每个输出通道只对应一个输入通道。缺点是每个输出通道只有一个通道信息。pointwise卷积是卷积核1*1,计算量也特别小。因此depthwise和pointwise结合在一起,叫做depthwise seperatable。用在moblie...