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…
Pointwise Convolution 如上图所示:Pointwie Convolution使用尺寸为1*1,通道数与输入特征一样的卷积核。使用与目标输出特征 Xception中的Depthwise卷积和Pointwise卷积 DW卷积中: 一个卷积核负责一个channel。输入通道数等于输出通道数,即卷积核的数量等于输入特征图的通道数。 PW卷积中: 卷积过程与常规卷积运算类似,它...
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... DW卷积中:一个卷积核负责一个channel。输入通道数等于输出通道数,即卷积核的数量等于输入特征图的通道数。 PW卷积中:卷积过程与常规卷积运算类似,它的卷积核的尺寸为1x1xM,M为...
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...
同时，DwConv的函数形式也与attention相似（区别在于权重是训练后固定的还是根据输入动态确定的），而之后...
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...
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
Pointwise Convolution的运算与常规卷积运算非常相似,不同之处在于卷积核的尺寸为 1×1×M,M为上一层的depth。所以这里的卷积运算会将上一步的map在深度方向上进行加权组合,生成新的Feature map。有几个Filter就有几个Feature map。如下图所示。 由于采用的是1×1卷积的方式,此步中卷积涉及到的参数个数可以计算...