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 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...
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
Flex-Convolution Million-Scale Point-Cloud Learning Beyond Grid-Worlds 传统的卷积层是专门为利用图像的自然数据表示而设计的{固定和规则的网格。然而,包含不规则邻域的三维点云等非结构化数据不断打破基于网格的数据假设。因此,将2D图像学习方法的最佳实践和设计选择应用于处理点云是不太可能的。在这项工作中,我们...
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: ...
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...
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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... DW卷积中:一个卷积核负责一个channel。输入通道数等于输出通道数,即卷积核的数量等于输入特征图的通道数。 PW卷积中:卷积过程与常规卷积运算类似,它的卷积核的尺寸为1x1xM,M为...