【论文阅读】【综述】Deep Learning for 3D Point Clouds: A Survey networkConvolution-basedNetworks本文是最新的使用深度学习处理点云的综述文章,本文所提及的方法非常全,可以作为一个文章索引来看,而且本论文对方法的分类也很有意义。但是作为...Projection based的方法中,认为体素的构建过程是点云向3D栅格的投影过...
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...
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
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: 输入 的图像,即 ,使用 的卷积核, ,无 ,则卷积后,...
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...
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...
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...
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...
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 MobileNet 深度可分离卷积 depthwise pointwise convoluti 转载 stardsd 2021-07-09 14:45:38 ...