首先,我们来看一下depthwise convolution的基本公式。对于输入特征图(Input feature map)$X$,输出特征图(Output feature map)$Y$,以及卷积核(Convolutional kernel)$K$,depthwise convolution的计算公式可以表示为: $$Y_{i,j,k} = \sum_{u,v} X_{i+u,j+v,k} \cdot K_{u,v}$$ 其中,$i$表示输出...
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...
depthwise convolution公式 Depthwise convolution是一种卷积神经网络中常用的操作,它在卷积层中被广泛使用。它的公式可以表示为: 输出特征图的通道k对应输入特征图的通道k,对于每个k,其输出特征图的计算公式为: O(i, j, k) =∑[ h * w * c ] (I(i + p, j + q, c) * K(p, q, k)) 其中,O(...
深度卷积（DepthwiseConvolution）相较于普通卷积（Convolution）在实际应用中可能看起来更耗时，原因主要来自于几个关键因素。首先，早期的GPU实现在处理深度卷积时效率较低。通常，这些实现采用for循环处理每次卷积，导致速度十分缓慢。其次，现代GPU框架如CUDNN，在7.0版本及之后支持深度卷积。然而，实际测试显...
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) 除去name参数用以指定该操作的name,data_format指定数据格式,与方法有关的一共五个参数: ...
depthwise convolution 比 convolution更加耗时是因为每次仅对一个输入通道进行卷积，而convolution要对所有...
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。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5×5像素、三通道彩色输入图片,Depthwise Convolution首先经过第一次卷积运算,不同于上面的常规卷积,DW完全是在二维平面内进行。卷积...
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5×5像素、三通道彩色输入图片(shape为5×5×3),Depthwise Convolution首先经过第一次卷积运算,不同于上面的常规卷积,DW完全是在二维平面...
3.3 Blueprint Separable Convolution 注意:后文中将只使用深度可分离卷积的缩写DSC PART I 1.1DSC的详细结构 图1.1 DSC详细结构示意图 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...