代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 N_depthwise = 3× 3× 3 = 27 N_pointwise = 1× 1× 3× 4 = 12 N_separable = N_depthwise + N_pointwise = 39 相同的输入,同样是得到4张Feature map,Separable Convolution的参数个数是常规卷积的约1/3。因此,在参数量相同的前提下,采用Separ...
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...
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...
1. 提出背景 Xception 是 Google 2017继 Inception 后提出的对 Inception v3 的另一种改进,主要采用 depthwise separable convolution来替代原来的 Inception v3 中的卷积操作. 1.1 Inception模块简介 Inception v…
Sparsely Factorized Convolution提出了一种二阶段计算方法，先将输入映射到通道较少的中间张量，再由中间张量映射到输出张量，确保输出点接收所有输入通道信息。这种方法减少了参数量和计算量，且无信息损失，但实际运行时间可能增加。最后，本文提供了基于Pytorch的各种卷积方式的示例代码，供参考。通过比较不同...
Pointwise Convolution的运算与常规卷积运算非常相似,不同之处在于卷积核的尺寸为 1×1×M,M为上一层的depth。所以这里的卷积运算会将上一步的map在深度方向上进行加权组合,生成新的Feature map。有几个Filter就有几个Feature map。如下图所示。 由于采用的是1×1卷积的方式,此步中卷积涉及到的参数个数可以计算...
一个圆柱导出为igs格式: 打开pw,选好求解器和网格类型: 导入刚刚从Rhino导出的圆柱体igs文件,Ctrl+右键可以旋转实体: 选中database中的5个实体,点击domains on database生成若干connectors和domains。 选中domains,点击按钮assemble blocks,生成1个block: 此时block没有单元格,此时点击initialize按钮生成网格: ...
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文章地址:https://arxiv.org/abs/1712.05245 github项目地址:https://github.com/scenenn/pointwise Motivation: 1. 以VoxNet为代表的volumetric convolution虽然直观自然,但是由于有大量0体素值太耗费内存。 2.以PoinNet为代表的使用点云的方法,PointNet中的点云是无序的,训练... 查看原文 点云处理——点云形状...
/81607721 Depthwise Separable Convolution可分离卷积,是将一个完整的卷积运算分解为两步,即Depthwise Convolution与Pointwise...量,dout*k*k*din->din*k*k+dout*1*1*din 2.特征效果更佳,每个通道使用不同的卷积,对每个通道都进行了学习,再对不同通道进行结合,而不是所有通道对应同一个过滤器智能...