从分组卷积的角度来看,分组数就像一个控制旋钮,最小值是1,此时的卷积就是普通卷积;最大值是输入feature map的通道数,此时的卷积 CNN模型:MobileNet v1 MobileNetv1是谷歌2017提出的轻量级模型,其基本单元是深度可分离卷积(depthwiseseparableconvolution)。 depthwithconvolution...pointwise卷积。 基本模块: 模型定义如下...
(a)是常规卷积(b)(c)是深度可分离卷积,(b)是depth_wise conv,用于收集每一channel的特征,(c)是point_wise conv,将原通道数为Cin的feature map 调整为Cout。 举例 举个例子比较参数量:假设input.shape = [c1, H, W] output.shape = [c2, H, W] (a)常规卷积参数量=kernel_size * kernel_size * ...
首先深度可分离卷积和Group分组卷积，二者的设计目标是不同的。深度可分离网络，主要是追求减少参数和计算...
深度可分离卷积是mobile net提出来的，由deep wise 和point wise两部分组成。
首先深度可分离卷积和Group分组卷积，二者的设计目标是不同的。深度可分离网络，主要是追求减少参数和计算...
可分离卷积我记得应该是用于减少参数量，以较少的参数达到同等卷积的效果；ResNext的分组卷积应该不是用来...