为此,提出了一个深度网络来简化3D点云。该网络被称为S-NET,它采用一个点云,并产生一个针对特定任务进行优化的较小的点云。简化的点云不能保证是原始点云的子集。因此,我们在后处理步骤中将其与原始点的子集进行匹配。 Flex-Convolution Million-Scale Point-Cloud Learning Beyond Grid-Worlds 传统的卷积层是专门...
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
(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)但卷积的一些东西本来就是黑盒,我们并不知道它的详细原理,只知道这么做是有效的。 参考 https://towardsdatascience.com/a-basic-introduction-to-separable-convolutions-b99ec3102728...
【深度学习】Depthwise Sparable Convolution(Xception的核心模块) DepthwiseSeparableConvolution1.简介DepthwiseSeparableConvolution是谷歌公司于2017年的CVPR中在论文”...*64:对输入的64个通道分别进行卷积1*1*64*64:对concat后的64个通道进行1*1卷积(pointwiseConvolution) 结论:参数数量减少了32192个。 3.适用范围 ...