1.1 分组卷积(Group Convolution) 分组卷积最早出现在AlexNet中,如下图所示。在CNN发展初期,GPU资源不足以满足训练任务的要求,因此,Hinton采用了多GPU训练的策略,每个GPU完成一部分卷积,最后把多个GPU的卷积结果进行融合。 分组卷积的输出特征图的每个通道,只和输入特征图的一部分通道有关,而这部分通道,就是一个分组(Grou
目的:通过代码直观感受PyTorch中个group convolution工作方式 测试代码 import torch # step1. 定义一个组卷积模块,其中groups设置为3,in_channel=6,out_channel=12,kernel_size=1 conv2d_g = torch.nn.Conv2d(6, 12, 1, groups=3, bias=False) # step2. 为了方便展示结果,在此手动设定卷积的权重 conv2d...
参数dilation——扩张卷积(也叫空洞卷积) dilation操作动图演示如下: Dilated Convolution with a 3 x 3 kernel and dilation rate 2 扩张卷积核为3×3,扩张率为2 参数groups——分组卷积 Group Convolution顾名思义,则是对输入feature map进行分组,然后每组分别卷积。假设输入feature map的尺寸仍为C ∗ H ∗...
Group Convolution顾名思义,则是对输入feature map进行分组,然后每组分别卷积。假设输入feature map的尺寸仍为C ∗ H ∗ W ,输出feature map的数量为N个,如果设定要分成G个groups,则每组的输入feature map数量为C G \frac{C}{G}GC,每组的输出feature map数量为N G \frac{N}{G}GN,每个卷积核的...
2. 组卷积(Group Convolution) GroupConv的概念最早是在AlexNet中,由于GPU性能有限,当时模型被分成两个GPU进行训练。GroupConv将卷积Filter分为G组,输入特征映射通道也分为G组,每组卷积Filter处理对应的一组输入特征映射通道。由于每一组卷积Filter只应用于相应的输入通道组,卷积的计算代价显著降低。
空洞卷积(Dilated Convolution)网络架构与PAMAP2数据集实验分析 人工智能 空洞卷积(Dilated Convolution) 是一种改进的卷积操作,通过在卷积核中引入“空洞”来扩大感受野。想象你通过一个3x3的窗口看图片,空洞卷积允许窗口跳过某些像素,比如跳过1个像素,实际覆盖5x5的区域,但参数量不变。 是Dream呀 2025/04/22 1420 ...
Normalization:BatchNorm、LayerNorm、GroupNorm、InstanceNorm; Convolution:Conv1d、Conv2d、Conv3d、ConvTranspose1d、ConvTranspose2d、Linear; Other:Embedding、EmbeddingBag。 目前Pytorch支持的量化有如下三种方式: Post Training Dynamic Quantization:动态量化,推理过程中的量化,这种量化方式常见诸于NLP领域,在CV领域较少...
· Convolution 函数 torch.nn.functional.conv1d(input, weight, bias=None, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1) 对几个输入平面组成的输入信号应用1D卷积。 参数: - -input – 输入张量的形状 (minibatch x in_channels x iW) - - weight – 过滤器的形状 (out_channels, in_channels, kW)...
Furthermore, gconv offers all the necessary tools to build fully custom group convolutions. All that is required is implementing 5 (or less, depending on the type of convolution) group ops! For more details on how to implement custom group convolutions, see gconv_tutorial.ipynb....
def convertBNtoSyncBN(module, process_group=None):'''Recursively replace all BN layers to SyncBN layer. Args:module[torch.nn.Module]. Network'''if isinstance(module, torch.nn.modules.batchnorm._BatchNorm):sync_bn = torch.nn.SyncBatchNorm(module.num_features,...