当分组数量等于输入map数量,输出map数量也等于输入map数量,即G=N=CG=N=C、NN个卷积核每个尺寸为1∗K∗K1∗K∗K时,Group Convolution就成了Depthwise Convolution,参见MobileNet和Xception等,参数量进一步缩减,如下图所示 更进一步,如果分组数G=N=CG=N=C,同时卷积核的尺寸与输入map的尺寸相同,即K=H=WK=...
4. 更进一步,如果分组数G=N=C,同时卷积核的尺寸与输入map的尺寸相同,即K=H=W,则输出map为C∗1∗1即长度为CC的向量,此时称之为Global Depthwise Convolution(GDC),见MobileFaceNet,可以看成是全局加权池化,与Global Average Pooling(GAP)的不同之处在于,GDC给每个位置赋予了可学习的权重(对于已对齐的图像...
Group Convolution分组卷积,最早见于AlexNet——2012年Imagenet的冠军方法,Group Convolution被用来切分网络,使其在2个GPU上并行运行,AlexNet网络结构如下: Convolution VS Group Convolution 以上。 参考
为达到特征之间的相互通信,除了采用d e n s e p o i n t w i s e c o n v o l u t i o n,还可以使用 channel shuffle。如图b,就是对group convolution之后的特征图进行“重组”,这样可以 保证下面的卷积其输入来自不同的组,因此信息可以在不同组之间流转。图c进一步的展示了这 一过程,相当于...
支持 这里我们采用 receptive field的有效视野给出理论分析 简单的来说,对于一个7*7人脸特征,距离中心的越近的特征越重要,距离中心越远的特征作用越低。但是globalaveragepoolinglayers 对所有特征采用了相同的权值,所以效果差,这里我们采用了globaldepthwise convolution,这里权值和 spatial importance ...
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...
Group Convolution分组卷积,以及Depthwise Convolution和Global Depthwise Convolution 文《卷积神经网络之卷积计算、作用与思想》。如果输入feature map尺寸为C∗H∗WC∗H∗W的向量,此时称之为Global Depthwise Convolution(GDC),见MobileFaceNet,可以看成是全局加权池化,与 Global Average Pooling(GAP) 的不同之处...
参考:https://blog.csdn.net/u011974639/article/details/79199588 一时没太看懂,等搞定了回来补 网络还是如下: Bottleneck 代码很easy,主要是relu6,DepthwiseConv2D PaperReading4-Large Kernel Matters—— Improve Semantic Segmentation by Global Convolutional Network ...
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...Group...