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的计算量为: pointwise convolution的计算量为: 因此Depthwise separable convolution就为一般卷积计算量的: 现在的问题是,为什么这么做了只损失了一点精度呢?(当然,对于原本就较小的模型来说,使用Depthwise separable convolution的话参数就更少了,性能就会大幅下降而不是只下降一点了)但卷积的一些东西...
pointwise convolution的计算量为: 因此Depthwise separable convolution就为一般卷积计算量的: 现在的问题是,为什么这么做了只损失了一点精度呢?(当然,对于原本就较小的模型来说,使用Depthwise separable convolution的话参数就更少了,性能就会大幅下降而不是只下降一点了)但卷积的一些东西本来就是黑盒,我们并不知道它的...
这里1x1 的卷积核就是 pointwise convolution,其功能就是先将256通道降维成128通道,然后再升维到256,这样的做法可以减少参数量 其所需要的参数量为: ,将 代入可得:245760 二者相除,可以得到其参数量约为原来的1/14 DepthWise Convolution Depthwise 从字面上来看即逐深度(channel)卷积,即在每个channel进行卷积 image....
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。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...
DepthWise Convolution Depthwise 从字面上来看即逐深度(channel)卷积,即在每个channel进行卷积 如上图所示: 先在每个channel上以平面kernel(即深度为1)进行卷积,这样原始有多少个channel,输出就有多少个channel,即上图的从蓝色部分到紫色部分; 但是这样并没有利用到通道之间的关系,因此后面再加一个pointwise convolution...
卷积网络基础知识---Depthwise Convolution && Pointwise Convolution && Separable Convolution
Depthwise卷积和Pointwise卷积构成了DepthwiseSeparableConvolution(Xception论文地址),该结构相比于常规卷积,其参数量和运算成本较低,常常出现在MobileNet等轻量级结构中。DepthwiseSeparableConvolution它将一个完成的卷积运算分成两步完成,即DW和PW。DepthwiseConvolution ...
Depthwise卷积和Pointwise卷积构成了Depthwise Separable Convolution(Xception论文地址),该结构相比于常规卷积,其参数量和运算成本较低,常常出现在MobileNet等轻量级结构中。 Depthwise Separable Convolution 它将一个完成的卷积运算分成两步完成,即DW和PW。 Depthwise Convolution DW... ...
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。...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 Convol...