2. 深度可分离卷积(Depthwise Separable Convolution) 2.1 Depthwise Convolution 对于深度可分离卷积而言, 进行逐通道卷积,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① 根据我的第二个图可知,每一个卷积核只负责一个通道的卷积操作,共有M个通道,则需要M个卷积核,对每一个通道进行...
一些轻量级的网络,如mobilenet中,会有深度可分离卷积depthwise separable convolution,由depthwise(DW)和pointwise(PW)两个部分结合起来,用来提取特征feature map 相比常规的卷积操作,其参数数量和运算成本比较低 常规卷积操作 对于一张5×5像素、三通道(shape为5×5×3),经过3&tim...深度...
Video Frame Interpolation via Adaptive Separable Convolution 输入相邻的2帧图像I1,I2,到一个encoder-decoder网络,encoder-decoder网络输出到4个子网络,4个子网络分别输出得到卷积核k1,h,k1,v,k2,h,k2,v.用预测的卷积核k1,h,k1,v,与输入帧I1进行卷积操作,卷积核k2,h,k2,v,与输入帧I2进行卷积操作,并将...
一、深度可分离卷积(Depthwise separable convolution) 一些轻量级的网络,如mobilenet中,会有深度可分离卷积depthwise separable convolution,由depthwise(DW)和pointwise(PW)两个部分结合起来,用来提取特征feature map。相比常规的卷积操作,其参数数量和运算成本比较低。
深度可分卷积(Depthwise Separable Convolution)其实就是将标准的卷积分为两部分: 第一部分是对输入的特征图的每一个通道单独做卷积,因此这里的卷积核通道数自然也都是1,卷积核的大小仍为DkDk,这部分称为Depthwise Convolution 第二部分是对第一部分得到的M个特征图做1 x 1卷积,卷积核个数为N,因此最后的输出同样...
1.Depthwise Separable Convolution为什么高效? 2.Depthwise Separable Convolution比普通卷积差? 3.Depthwise Separable Convolution is all you need? 随着深度学习的发展,卷积神经网络变得越来越普遍。之前很长一段时间,大家都把注意力放在通过更深和更复杂的网络来得到更高的精度,比如很多刷榜的算法都是运用了非常复杂...
按照普通卷积-深度卷积-深度可分离卷积的思路总结。 depthwise_conv2d来源于深度可分离卷积,如下论文: Xception: Deep Learning with Depthwise Separable Convolutions 函数定义如下: tf.nn.depthwise_conv2d(input,filter,strides,padding,rate=None,name=None,data_format=None) ...
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: ...
1.Depthwise Separable Convolution为什么高效? 2.Depthwise Separable Convolution比普通卷积差? 3.Depthwise Separable Convolution is all you need? 随着深度学习的发展,卷积神经网络变得越来越普遍。之前很长一段时间,大家都把注意力放在通过更深和更复杂的网络来得到更高的精度,比如很多刷榜的算法都是运用了非常复杂...