今天,我们将看看depthwise separable convolutions(”逐深度可分离卷积“,或者”深度可分离卷积“)与标准卷积的区别,并分析效率的提升来自哪里。 简短回顾:标准卷积 在标准卷积中,我们正在分析由 C 个通道(例如一个图片的red, green, blue这三个通道,此时C=3)组成的高度H 和宽度 W 的输入图。 为此,我们有一个...
depthwise separable convolutions 计算量 深度可分离卷积(Depthwise Separable Convolutions)是一种在卷积神经网络中使用的特殊类型的卷积操作,它旨在减少计算量和模型大小,同时保持模型的性能。与传统的卷积操作相比,深度可分离卷积将卷积过程分解为两个步骤:深度卷积(depthwise convolution)和逐点卷积(pointwise convolution)...
Xception:Deep Learning with Depthwise Separable Convolutions/深度可分离卷积 Xception在论文Xception: Deep Learning with Depthwise Separable Convolutions中被提出.Xception是对Inception V3的一种改进.主要将Inception V3中的Inception结构替换为depthwise separable convolution如图: 最左侧为Inception V3中使用的Inception....
卷积(Depthwiseseparableconvolutions)由两部分组成: 第1部分:在深度上进行卷积(Depthwiseconvolution),即:在每一个通道的二维矩阵上进行卷积。 在这个部分中的卷积核是2维的,即卷积核的深度为1,输入图片的深度是多少,卷积核就有多少个。depthwiseconvolution示意图: 第2部分:在点上进行卷积(Pointwise ...
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 ...
Xception通过引入深度可分离卷积(Depthwise Separable Convolution)作为其核心构建块,实现了这一假设。 2. 阐述深度可分离卷积(Depthwise Separable Convolutions)的基本概念和原理 深度可分离卷积是一种特殊的卷积操作,它将标准的卷积操作分解为两个步骤: 深度卷积(Depthwise Convolution):在每个输入通道上独立地应用卷积核...
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) ...
Super-separable convolution的表达式如公式(1)所示: 其中,x1...xg表示一个super-separable convolution group中的g(一般g=2或3)个split,(Wp(i),Wd(i)),i=1...g表示g个的position weight和dimension weight。每个split的dimension卷积操作次数为k*c / g,position映射操作次数为c^2/g^2,一个super-separable...
Xception: Deep Learning with Depthwise Separable Convolutions 故事 Inception结构和思想 更进一步,以及现有的深度可分离卷积 Xception结构 实验 这篇论文写得很好。只要你知道卷积操作或公式,哪怕没看过Inception,也能看懂。 核心贡献:从Inception的思想:剥离时序卷积和空域卷积 得到启发,提出了Xception(Extreme Inception...