Caffe、Torch和其他库都支持分组卷积,主要是为了兼容AlexNet。据我们所知,很少有证据表明利用分组卷积来提高准确性。分组卷积的一个特例是深度可分离卷积 depth-wise separable convolution,其中组的数量与通道的数量相等。channel-wise conv 是[21]可分离卷积的一部分。 压缩卷积网络:分解(在空间[22][23]和/或通道[...
本文经过分析发现,AddressNet两个分组卷积的分组数并没有配合好,导致了channel shift 无法获得全局的通道感受野。原论文并没有注意到这个问题。 为了解决这个问题,本文重新设置了分组卷积参数。如图6所示,在两个分组数为2的连续分组卷积中,channel shift 移动1/4的通道数,最终可以让输出获得全局的通道感受野。 总结 标...
在标准的卷积操作中,每个卷积核(filter)都会与输入的整个通道进行卷积运算,导致参数数量庞大和计算量巨大。空间分组卷积通过将输入通道分成多个组,每个组只与一部分卷积核进行卷积运算,从而减少了参数数量。 具体来说,假设输入通道数为C,卷积核的数量为G(分组数),那么每个组的通道数为C/G。每个组的通道数与一部分...
1.1 depthwise卷积 深度可分离卷积最难理解的应该就是depthwise卷积了,可能第一眼一看觉得挺简单的,但是如果用pytorch实现就麻烦了,因为又涉及到组卷积的概念。 关于组卷积的概念可以看分组卷积(Group Converlution),实际上depthwise卷积就是分组数=输入通道数=输出通道数的特殊分组卷积,那么可以看到depthwise卷积只是单独...
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...
分组卷积分类可以分为以下两类: 1.通道分组:在卷积层中,将输入的通道分成多个组,然后对每个组应用不同的卷积核进行卷积操作。这种分组可以提供网络的多样性,使得网络可以学习更多丰富的特征。 2.块分组:在输入数据中,将数据分成多个块,然后对每个块进行卷积操作。这种分组可以减少计算量,并且可以并行处理多个块,提高...
具体来说,一维分组卷积的过程中,卷积核在输入矩阵上的移动方向只有一个维度,即从上往下移动。 在输入数据维度为8,过滤器维度为5的情况下,卷积后输出的数据维度为8-5+1=4。如果过滤器数量为n,那么输出的数据维度就变为4×n。 一维分组卷积常用于序列模型和自然语言处理领域。在实际应用中,需要根据具体的问题和...
分组卷积是一种卷积神经网络中的重要技术,可以减少卷积层中的参数数量和计算量,提高计算效率和减少模型的存储空间。在实现时,我们可以使用PyTorch的ModuleList来存储每个小组的卷积层,在前向传播时,将输入特征图分组,并分别与对应的卷积核进行卷积,最后将每个小组的输出拼接起来。
近年来,卷积神经网络(CNN)在图像分类、目标检测、语义分割等领域取得了巨大的成功。然而,在数据回归预测领域,CNN的表现却相对较差。为了解决这一问题,本文提出了一种基于粒子群优化分组卷积神经网络(WOA-GCNN)的数据回归预测模型。该模型将粒子群优化算法与分组卷积神经网络相结合,充分利用了分组卷积的优势,提高了模型...
1.一种UWB系统中基于分组的数据卷积编解码方法,其特征在于:包括以下步骤: (1)、在卷积编码端,将输入至卷积编码端的总数据均分为多组数据,具体分组规则如下: 在卷积编码端设定单组数据的数据量阈值K,并设总数据的数据量为N,均分成的组数为M; 若总数据的数据量N为单组数据的数据量阈值K的整数倍,则均分成的...