2.1 深度可分离卷积(Depthwise Separable Convolution) 单从名称进行分析,Depthwise可理解为逐深度,如此理解,深度可分离卷积就是逐个深度分开卷积,也就是逐个通道分开卷积。这样子,深度可分离卷积就变得非常容易理解了,以分组卷积为基础,深度可分离卷积是分组为 C_{in} 的分组卷积。但是,其中也是有区别的,逐深度卷
pytorch实现depthwise convolution 深度分离卷积是Xception这个模型中提出来的(不太确定,但肯定是它让这个概念为大众周知),具体来说分为两步,depthwise conv和pointwise conv,前者对输入特征图的每个通道进行卷积,然后将输出串联,后者就是大家都知道的1X1卷积,二者结合,使得参数量和计算量大幅减少,关键是效果还挺好,不服...
def SeparableConvolutionRelu(in_channels, out_channels): return nn.Sequential( SeparableConvolution(in_channels, out_channels), nn.ReLU6(inplace=True), ) def ReluSeparableConvolution(in_channels, out_channels): return nn.Sequential( nn.ReLU6(inplace=True), SeparableConvolution(in_channels, out_ch...
反卷积(Transposed Convolution) 2019-12-04 13:53 − 反卷积的具体计算步骤令图像为 卷积核为 case 1 如果要使输出的尺寸是 5x5,步数 stride=2 ,tensorflow 中的命令为: transpose_conv = tf.nn.conv2d_transpose(v... Peyton_Li 0 2423 pytorch学习笔记 2019-12-11 21:19 − 1.class torchv...
1.定义: Depthwise(DW)卷积与Pointwise(PW)卷积,合起来被称作Depthwise Separable Convolution(参见Google的Xception)。 Depthwise实现如下: 说白了就是输入数据有几个通道,那么就有输入通道个数个卷积核分别对这些通道做卷积。 代码实现: kernel_size=3, stride=1, dil...神经...