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...
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...
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(DW)卷积与Pointwise(PW)卷积,合起来被称作Depthwise Separable Convolution(参见Google的Xception),该结构和常规卷积操作类似,可用来提取特征,但相比于常规卷积操作,其参数量和运算成本较低。所以…
Pointwise convolution从名字上来看为“逐点卷积”，即采用卷积核大小为 1 x 1 来对feature map 逐个点来进行卷积 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：因此最后需要的参数量为： ,比原来的参数量也大大减少。因为它对每一个通道都进行了学习（每个...
Pointwise Depthwise Groupwise Convolution Pointwise/ Depthwise/ Groupwise 这三种方法都是在标准卷积的基础上进行修改,以达到参数削减,同时保证准确率能够满足要求的目的 标准卷积示意图: 这里假设卷积层的输入通道数为CinCin,输出通道数为CoutCout,假设采用 k * k 大小的卷积核来进行卷积,那么最终需要CoutCout个 尺寸...
MobileNet的核心就是Depthwise separable convolution(深度可分离卷积),它将一般的卷积过程分为了depthwise convolution(逐深度卷积)和pointwise convolution(逐点卷积),在损失一点精度的情况下,计算量大幅下降,速度更快,模型更小。 先来看看一般的卷积过程,如下图: ...
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... ...
Depthwise Separable Convolution实现了很高程度的轻量化,但是仔细分析,会发现上述假设情况下,Depthwise Convolution的卷积核参数量和乘法计算量都只占Depthwise Separable Convolution的3.4%,Pointwise Convolution占比高达96.6%!因此,Pointwise Convolution是更进一步轻量化模型的关键。
Unlike other state-of-the-art methods, the proposed model has a one-stage inpainting framework in which depthwise and pointwise convolutions are adopted to reduce the number of parameters and computational cost. To generate semantically appealing results, we selected three unique components: spatially...