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。 从前文所述中,我们可以看出Pointwise Convol...
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 最典型的应用是在何凯明提出的残差网络中的bottleneck中用来降维,现在以resnet-50的第2个block为例子,featuremap的channle数为256,最终输出的channel数为512 ...
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 最典型的应用是在何凯明提出的残差网络中的bottleneck中用来降维,现在以resnet-50的第2个block为例子,featuremap的channle数为256,最终输出的channel数为512 一般的building block形式: feature_map ->...
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...
Pointwise convolution，作为轻量化神经网络设计的关键组件，常用于减少模型的参数量和计算量。通过研究其更轻量化的变体，可以有效提升模型在边缘设备上的应用。本文将介绍Pointwise convolution的起源及几种实现轻量化的变体。常规卷积涉及输入通道、输出通道、卷积核尺寸等参数，计算量庞大。为了减轻这一负担...
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: ...
论文地址: MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applicationsarxiv.org MobileNet的核心就是Depthwise separable convolution(深度可分离
卷积网络基础知识---Depthwise Convolution && Pointwise Convolution && Separable Convolution
we present a convolutional neuralnetwork for semantic segmentation and object recognitionwith 3D point clouds. At the core of our network is pointwiseconvolution, a new convolution operator that can beapplied at each point of a point cloud. Our fully convolutionalnetwork design, while being surprising...
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...