卷积神经网络达到一定规模时,标准卷积(regular convolution)在空间和通道维度上都可能存在着冗余。缓解冗余问题有利于减少模型在训练和推理阶段的计算开销。本文主要关注通道冗余,通过分析ShuffleNet [1]及其相关文章[2,3,4,5]来解决以下问题: 为什么标准卷积在通道维度上存在冗余问题? 为什么两个连续分组卷积会存在表达...
2、常规卷积和分组卷积的区别 2.1、常规卷积: 2.2、分组卷积: 3、分组卷积的作用 4、深度可分离卷积 参考: 1、由来和用途 分组卷积最开始被使用在经典入门卷积神经网络AlexNet上,用于解决显存不足的问题。在现在被广泛用于各种轻量化模型中,用于减少运算量和参数量,其中应用最广的就是深度可分离卷积。 Depthwise卷...
这种卷积方式在很大程度上提高了模型的效率和性能,尤其在处理大规模数据集和复杂任务时表现出色。 二、分组卷积的优点 1.参数减少:由于分组卷积将卷积核分解为多个小的卷积核组,因此可以大大减少模型的参数数量。这不仅可以降低模型的复杂度,还可以减少模型的计算量,提高模型的效率。 2.特征提取能力增强:分组卷积可以...
卷积核大小 $k=3$ ,扩张率 $r=2$ 时,计算方式如 图5 所示。 图5 空洞卷积的感受野示例 其中,通过一层空洞卷积后,感受野大小为$5\times5$,而通过两层空洞卷积后,感受野的大小将会增加到$9\times9$。 2.分组卷积(Group Convolution) 2.1 分组卷积提出背景 分组卷积(Group Convolution)最早出现在AlexNet1中...
分组卷积(Group Convolution)起源于2012年的AlexNet- 《ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks》。由于当时硬件资源的限制,因为作者将Feature Maps分给多个GPU进行处理,最后把多个GPU的结果进行融合。如下图: 2. 分组卷积 介绍 我接下来用图来直观的展示普通2D卷积 和 分组卷积的区别: ...
分组卷积(Group Convolution) 起源于2012年的 AlexNet - 《ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks》。由于当时硬件资源的限制,因为作者将Feature Maps分给多个GPU进行处理,最后把多个GPU的结果进行融合。如下图: 上面的图太复杂看不懂?看下图 解释:分组卷积是将过滤器进行分组,上图为分为两...
单个卷积核尺寸: k×k×C ,分别对应单个卷积核的宽,高,通道数; 输出feature map尺寸:W'×H' ,输出通道数等于卷积核数量,输出的宽和高与卷积步长有关,这里不关心这两个值。 参数量 运算量,这里只考虑浮点乘数量,不考虑浮点加。 group convolution (分组卷积): 图2 分组卷积 将图一卷积的输入feature map...
一、分组卷积 Group convolution Group convolution分组卷积,最早在AlexNet中出现,由于当时的硬件资源有限,训练AlexNet时卷积操作不能全部放在同一个GPU处理,因此作者把feature maps分给多个GPU分别进行处...
分组卷积的原理是将输入特征图平均分为N组,每组内部进行正常的卷积操作,然后N组得到的特征图按照通道维度进行拼接,得到输出。分组卷积的参数数量相比全通道卷积有所减少,因此可以降低计算量和模型复杂度。 在使用分组卷积的网络中,有一些网络采用了depthwise convolution,这是一种比较特殊的分组卷积,此时分组数恰好等于通...
Group convolution 分组卷积,最早在AlexNet中出现,由于当时的硬件资源有限,训练AlexNet时卷积操作不能全部放在同一个GPU处理,因此作者把feature maps分给多个GPU分别进行处理,最后把多个GPU的结果进行融合。 2.1 什么是分组卷积 在说明分组卷积之前我们用一张图来体会一下一般的卷积操作。