1.分类对于稀疏卷积有两种: 一种是Spatially Sparse Convolution ,在spconv中为 SparseConv3d。就像普通的卷积一样,只要kernel 覆盖一个 active input site,就可以计算出output site。对应论文SECOND: Sparsel…
否则这些空白区域带来的计算量太多余了。 这就是 sparse convolution 提出的motivation。 下面是一个示例,解释了稀疏卷积是如何工作的。 二、举例子之前的定义 为了逐步解释稀疏卷积的概念,使其更易于理解,本文以二维稀疏图像处理为例。由于稀疏信号采用数据列表和索引列表表示,二维和三维稀疏信号没有本质区别。 1. 输...
这就是 sparse convolution 提出的motivation。 下面是一个示例,解释了稀疏卷积是如何工作的。 二、举例子之前的定义 为了逐步解释稀疏卷积的概念,使其更易于理解,本文以二维稀疏图像处理为例。由于稀疏信号采用数据列表和索引列表表示,二维和三维稀疏信号没有本质区别。 1. 输入定义 使用以下稀疏图像作为输入 如图所示,...
SC(Sparse Convolution) SC(m,n,f,s):m输入通道数,n输出通道数,f卷积大小,s-stride步幅。不pad,因此输入size为l则输出scale为(l-f+s)/s SC的概念为,如果本输出点site所对应的感受野内前层f^d(f为方卷积核大小)个site有一个为active则本输出site为active。当然,SC允许卷积核是非方形的可以是f=1x7或...
深度可分离卷积(Depthwise Separable Convolution)和分组卷积(Group Convolution)的理解及PyTorch实现 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… 小松鼠发表于数据挖掘 Conv1d 一维...
否则这些空白区域带来的计算量太多余了。这就是 sparse convolution 提出的motivation。下面是一个示例,解释了稀疏卷积是如何工作的。 二、举例子之前的定义 为了逐步解释稀疏卷积的概念,使其更易于理解,本文以二维稀疏图像处理为例。由于稀疏信号采用数据列表和索引列表表示,二维和三维稀疏信号没有本质区别。
可以想象,如果只计算那些有效区域的点,那就能减少计算量,因此就需要对3d点云进行稀疏卷积(sparse convolution)。 具体稀疏卷积的基础原理有几篇文章介绍的比较详细。 光线编织的机械鹿:通俗易懂的解释Sparse Convolution过程 WangC:稀疏卷积 Sparse Convolution Net towardsdatascience.com/ 以上图为例,稀疏卷积的目的就...
否则这些空白区域带来的计算量太多余了。这就是 sparse convolution 提出的motivation。下面是一个示例,解释了稀疏卷积是如何工作的。 二、举例子之前的定义 为了逐步解释稀疏卷积的概念,使其更易于理解,本文以二维稀疏图像处理为例。由于稀疏信号采用数据列表和索引列表表示,二维和三维稀疏信号没有本质区别。
2.3 Dynamic Convolution 动态卷积是一种动态结合多个卷积核与可学习的样本相关权值的技术,以增强模型表示能力的技术。Softmax中的Temperature annealing有助于提高训练效率和最终性能。CondConv提出了有条件的参数化卷积,它为每个输入图像学习专门的卷积核。它将多个卷积核与子网生成的权值相结合,构造了一个图像指定的卷积...
The core operation in a CNN layer is a two-dimensional sliding-window convolution of an R×S element filter over a W×H element input activation plane to produce a W×H element output activation plane. There can be multiple (C) input activation planes, which are referred to as input chann...