Group Convolution分组卷积,以及Depthwise Convolution和Global Depthwise Convolution https://www.cnblogs.com/shine-lee/p/10243114.html 写在前面 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 Grou...
,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在介绍Group Convolution前,先回顾下常规卷积是怎么做的,具体可以参见博文《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...
另外,AlexNet的分组卷积,实际上是标准卷积操作,而在ShuffleNet里面的分组卷积操作是depthwise卷积,因此结合了通道洗牌和分组depthwise卷积的ShuffleNet,能得到超少量的参数以及超越mobilenet、媲美AlexNet的准确率! 另外值得一提的是,微软亚洲研究院MSRA最近也有类似的工作,他们提出了一个IGC单元(Interleaved Group Convolution),...
3. 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=C、N个卷积核每个尺寸为1∗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 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. convolution (卷积) 简单理解如下面图像所示,每个channel的图像与filter做卷积,然后将每个通道进行合并。 具体步骤分解 Reference: CNN中卷积计算的内存和速度优化 2. Depthwise Convolution tf.nn.depthwise_conv2d(input, filter, strides, padding, rate=None, name=None, data_format=None) ...
Group Convolution分组卷积,以及Depthwise Convolution和Global Depthwise Convolution 写在前面GroupConvolution分组卷积,最早见于AlexNet——2012年Imagenet的冠军方法,GroupConvolution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:ConvolutionVSGroupConvolution在介绍GroupConvolution前,先回顾下常规卷积是怎么做的,...
首先,不管是普通的conv,还是group conv以及depthwise conv 都是使用 addConvolutionNd 接口。可以参考上一篇文档 TensorRT学习——conv2d:IConvolutionLayer 普通卷积 参考文档1 参考文档2 分组卷积 输入每组feature map尺寸: C/g, H, W ,共有g组。
@shicai 如题所示,我在你的基础上进行模型微调发现训练速度好慢,将Conv+group换成DepthwiseConvolution后,速度瞬间提升10倍左右!
Specifically, our framework, which is called as Lightweight Shuffle Video Super-Resolution Network (LSVSR), combines channel shuffling, depthwise convolution and pointwise group convolution to significantly reduce the computational burden during frame alignment and high-resolution frame reconstruction. On ...
深度可分离卷积=深度卷积(DepthwiseConvolution) + 逐点卷积(Pointwise Convolution)。深度卷积分组卷积(GroupConvolution... = c_out,分组卷积就成了深度卷积,参数量进一步减少。深度可分离卷积逐点卷积就是1x1的普通卷积。 因为深度卷积没有融合通道间信息,所以需要配合逐点卷积使用。