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。 Pointwise Convolution Pointwise Convolution...
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
图1.2 普通卷积与Depthwise Convolution对比示意图 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...
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: 输入 的图像,即 ,使用 的卷积核, ,无 ,则卷积后,...
Depthwise Separable Convolution是将一个完整的卷积运算分解为两步进行,即Depthwise Convolution与Pointwise Convolution。 Depthwise Convolution 不同于常规卷积操作,Depthwise Convolution的一个卷积核负责一个通道,一个通道只被一个卷积核卷积。上面所提到的常规卷积每个卷积核是同时操作输入图片的每个通道。 同样是对于一张...
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 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 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卷积与Pointwise卷积 Depthwise卷积与Pointwise卷积,合起来被称作 Depthwise Separable Convolution, 该结构和常规的卷积操作类似,可以用来提取特征,但相比于常规的卷积操作,其参数量和运算成本比较低,所以在一些轻量级网络中会碰到如此结构。 常规卷积操作 对于一张5x5像素,三通道彩色输入图片,经过3x3x4卷积核的卷积...