深度可分离卷积的过程可以分为两部分:深度卷积(depthwise convolution)和逐点卷积(pointwise convolution)。 第1部分-深度卷积: 在第一部分,深度卷积中,我们在不改变深度的情况下对输入图像进行卷积。我们使用3个形状为5x5x1的内核。 视频1:通过一个3通道的图像迭代3个内核: https://www.youtube.com/watch?v...
对于一个尺寸为 $3\times{3}$ 的标准卷积,卷积核大小为 $3\times{3}$ ,卷积核上共包含9个参数,在卷积计算时,卷积核中的元素会与输入矩阵上对应位置的元素进行逐像素的乘积并求和。而空洞卷积与标准卷积相比,多了扩张率这一个参数,扩张率控制了卷积核中相邻元素间的距离,扩张率的改变可以控制卷积核感受野的...
深度可分离卷积(Depthwise Separable Convolution,DSC)最早出现在一篇名为“Rigid-motion scattering for image classification”的博士学位论文中。但让大家对DSC熟知的则是两个著名的模型,Xception[1]和MobileNet[2]。Xception和MobileNet是同一时期出自Google团队的两个重要成果。DSC的详细结构如图1.1所示。DSC由Depthwise ...
并不是说这不是矩阵乘法;我们不是将整个图像乘以卷积核,而是将卷积核移动到图像的每个部分,并分别乘以图像的一小部分。 深度可分离卷积的过程可以分为两部分:深度卷积(depthwise convolution)和逐点卷积(pointwise convolution)。 第1部分-深度卷积: 在第一部分,深度卷积中,我们在不改变深度的情况下对输入图像进行卷...
并不是说这不是矩阵乘法;我们不是将整个图像乘以卷积核,而是将卷积核移动到图像的每个部分,并分别乘以图像的一小部分。 深度可分离卷积的过程可以分为两部分:深度卷积(depthwise convolution)和逐点卷积(pointwise convolution)。 第1部分-深度卷积: 在第一部分,深度卷积中,我们在不改变深度的情况下对输入图像进行卷...
深度可分离卷积分两步：深度卷积和11卷积，总计算量较常规卷积降低12倍，提升计算效率。从维度视角来看，卷积核由空间维（宽和高）和通道维组合而成，而卷积操作则是对这两种相关性的联合映射。借鉴Inception中的11卷积，我们发现空间相关性和通道相关性是可以解耦的，分别进行映射可能会取得更好的效果。深度可分离...
具体来说，深度可分离卷积包含以下两个步骤：深度卷积（Depthwise Convolution）：在这一步中，每个输入通道独立地应用一个卷积核。这意味着，如果你有一个多通道的输入特征图，你会对每个通道分别应用一个卷积核，而不是使用一个卷积核同时处理所有通道。这样做可以减少参数数量，因为每个通道的卷积核是独立的。逐点...
大核深度可分离卷积通过将卷积操作分解来降低复杂度。其将常规卷积分解为深度卷积和逐点卷积两个部分。深度卷积针对每个输入通道独立进行卷积操作。逐点卷积则是通过1x1卷积对深度卷积结果进行线性组合。这种分解方式大幅减少了模型参数数量。以一个典型模型为例,使用大核深度可分离卷积后参数可减少约50%。大核深度可...
深度可分离卷积是一种用于神经网络的高效计算结构，能大幅减少模型参数和计算量，适合资源受限的场景。它的核心思想是将传统卷积拆分为两步：逐通道卷积和逐点卷积。传统卷积同时处理空间信息和通道信息，而深度可分离卷积分开处理这两部分，让计算更高效。逐通道卷积是第一步，每个输入通道单独使用一个卷积核。假设输入...
MobileNet的核心就是Depthwise separable convolution(深度可分离卷积),它将一般的卷积过程分为了depthwise convolution(逐深度卷积)和pointwise convolution(逐点卷积),在损失一点精度的情况下,计算量大幅下降,速度更快,模型更小。 先来看看一般的卷积过程,如下图: ...