使用官方函数编码查看结果,即: out_img = tf.nn.separable_conv2d(input=img, depthwise_filter=filter, pointwise_filter=point_filter,strides=[1,1,1,1], rate=[1,1], padding='VALID') 输出: ok,愉快地结束。
深度可分离卷积(Depthwise Separable Convolution,DSC)最早出现在一篇名为“Rigid-motion scattering for image classification”的博士学位论文中。但让大家对DSC熟知的则是两个著名的模型,Xception[1]和MobileNet[2]。Xception和MobileNet是同一时期出自Google团队的两个重要成果。DSC的详细结构如图1.1所示。DSC由Depthwise C...
深度可分离卷积是通过逐点卷积(Pointwise Convolution)实现通道数改变的,这个过程使用大小为 C_{in} \times {1} \times {1} 的卷积核实现,输出通道数为 C_{out} 个, 深度可分离卷积所需参数量为: C_{in}\times{K}\times{K}+C_{in}\times{1}\times{1}\times{C_{out}} . Separable Convolution ...
1.定义: Depthwise(DW)卷积与Pointwise(PW)卷积,合起来被称作Depthwise Separable Convolution(参见Google的Xception)。 Depthwise实现如下: 说白了就是输入数据有几个通道,那么就有输入通道个数个卷积核分别对这些通道做卷积。 代码实现: kernel_size=3, stride=1, dil... ...
1.定义: Depthwise(DW)卷积与Pointwise(PW)卷积,合起来被称作Depthwise Separable Convolution(参见Google的Xception)。 Depthwise实现如下: 说白了就是输入数据有几个通道,那么就有输入通道个数个卷积核分别对这些通道做卷积。 代码实现: kernel_size=3, stride=1, dil... ...
在神经网络中,我们通常会使用深度可分离卷积结构(depthwise separable convolution)。 这种方法在保持通道分离的前提下,接上一个深度卷积结构,即可实现空间卷积。接下来通过一个例子让大家更好地理解。 假设有一个3×3大小的卷积层,其输入通道为16、输出通道为32。具体为,32个3×3大小的卷积核会遍历16个通道中的每...
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=...
Depthwise Separable Convolution 是谷歌公司于2017年的CVPR中在论文”Xception: deep learning with depthwise separable convolutions”中提出。 2.结构简介 对输入图片进行分通道卷积后做1*1卷积。结构如下图: 举例来说,假设输入通道数64,输出通道数64.
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...
深度可分离卷积（Depthwise Separable Convolution）是一种轻量级的网络结构，特别在像Mobilenet这样的模型中常用，由深度卷积（Depthwise Convolution）和点卷积（Pointwise Convolution）两部分组成，旨在减少参数数量和运算成本。常规卷积操作中，假设5x5x3的输入需要得到3x3x4的特征图，需要3x3x3x4的卷积核，参数...