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
深度可分离卷积depthwise separable convolution是由depthwise(DW)和pointwise(PW)两个部分结合起来,用来提取特征feature map。 需要注意的是,深度可分离卷积和正常(标准)卷积是等效的。 废话不多说,直接上个图。 图中(a)表示的是标准卷积,假设输入特征图尺寸为,卷积核尺寸为,输出特征图尺寸为,用了Padding。标准卷积...
Depthwise Separable Convolution 卷积原理与代码 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...
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f…
in which each convolutional kernel acts on only one input channel. This approach is also called the group convolution. However, this also results in too few feature map dimensions due to too few channels, and pointwise convolution refers to the use of multiple1×1convolutional kernels to raise ...
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) ...
上次读到深度可分卷积还是去年暑假,各种细节都有些忘了。记录一下,特别是计算量的分析过程。 1. 标准卷积和深度可分卷积 标准卷积(MobileNet论文中称为Standard Convolution,如下图所示)将N个大小(边长)为DkDk、通道数为M的卷积核作用于大小为DfDf、通道数同为M的特征图上,最后得到大小为Dp、通道数为N的输出。
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...
论文题目:Xception: Deep Learning with Depthwise Separable Convolutions Xception,这里的X是 Extreme的缩写,表示极致的 inception。 1.Abstract(摘要) 摘要部分第作者说inception结构是传统卷积和深度可分离卷积的中间形态。深度可分离卷积可以看作一个具有最大数量tower的Inception模块,随后提出Xception的思想,即通过使用深...
在卷积神经网络的世界里，深度可分离卷积(Depthwise Separable Convolution, DSC)作为一种高效的架构革新，正崭露头角。它由两个关键部分组成：Depthwise Convolution和Pointwise Convolution，为资源受限的场景提供了强大的计算效率提升。本文将深入探讨DSC的起源、结构以及其在Xception、MobileNet和ResNet中的应用...