深度可分离卷积（Xception 与 MobileNet 的点滴）

最新推荐文章于 2025-10-24 21:48:14 发布
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本文深入探讨了深度可分离卷积在Xception和MobileNet架构中的应用，这两种模型通过高效地利用计算资源，实现了在保持模型性能的同时降低计算复杂度。重点介绍了深度可分离卷积的工作原理及其对模型轻量化和速度提升的贡献。
Cl2212
关注
关于可分离卷积
qq_45670407的博客
04-07 934
关于深度神经网络中的可分离卷积
Separable Convolutions: 可分离的卷积，让CNN再次伟大
frostime的博客
03-22 5535
Separable Convolutions 1. 回顾传统 CNN 及它的不足之处 1.1 时间！时间！ 传统的卷积神经网络已经在很多领域大显身手，在许多机器学习项目中取得了巨大的成就。但是它仍然存在一个最致命的问题——花费过大。 花费过大，主要体现在两种方面： 第一个方面是计算资源的消耗大 人们开玩笑说，深度学习到最后比的就是谁的孔方兄多，虽然有开玩笑的成分，但也不无道理。不过考虑到做项目的人...
可分离卷积
最新发布
weixin_64607985的博客
10-24 398
摘要：可分离卷积（Depthwise Separable Convolution）是一种轻量化卷积方法，通过将标准卷积分解为逐通道卷积（Depthwise）和1×1卷积（Pointwise），显著降低计算量和参数量（约为标准卷积的1/9）。MobileNet系列（V1-V3）基于此优化，结合倒残差、注意力机制等策略实现高效部署。PyTorch实现简单，适用于移动端、实时推理等场景，但可能牺牲少量精度。其核心优势在于平衡效率与性能，是轻量化网络设计的基石。
【Deep Learning 7】深度可分离卷积
zzqingyun的博客
02-21 2324
🌞欢迎来到Pytorch的世界🌟本文由卿云阁原创！📆首发时间：🌹2024年2月21日🌹✉️希望可以和大家一起完成进阶之路！🙏作者水平很有限，如果发现错误，请留言轰炸哦！
Xception and MobileNet
u013548568的博客
04-12 4857
1、 Xception和MobileNet都是采用depthwise separable convolution进行的，但是二者的目的是不同的，Xception使用depthwise separable convolution的同时增加了网络的参数量来比对效果，主要考察这种结构的有效性，MobileNet则是用depthwise separable convolution来进行压缩和提速的，参数...
Xception&深度可分离卷积-论文笔记
qq_52038588的博客
11-15 2018
Xception&深度可分离卷积,Inception介于传统卷积核深度可分离卷积之间，深度可分离卷积可以看作有很多支路的Inception。1.文章思考的角度很深入，从空间和通道的相关性对卷积进行了进一步的思考2.深度可分离卷积不一定是最好的，但空间和通道的解耦的思想很好3.解耦思想。
关于深度可分离卷积
qq_45670407的博客
04-07 1607
关于深度学习中的深度可分离卷积
深度可分离卷积（Xception 相关）
dujuancao11的博客
07-20 4006
卷积神经网络经过不断的改进和优化，卷积早已不是当年的卷积，诞生了分组卷积（Group convolution）、空洞卷积（Dilated convolution 或 À trous）等各式各样的卷积。今天主要讲一下深度可分离卷积（depthwise separable convolutions），这是 Xception 以及 MobileNet 系列的精华所在。 从 Inception module 到深度可分离卷积 Xception 的论文中提到，对于卷积来说，卷积核可以看做一个三维的滤波器：通道维.
从Xception网络中聊聊深度可分离卷积
奥古斯都
07-20 881
Xception: Deep Learning with Depthwise Separable Convolutions，在这篇文章中应用了深度可分离卷积。对于卷积来说可以看作三维的滤波器：通道维度+空间维度，常规的卷积就实现空间相关性和通道相关性。传统的卷积就是把所有通道当作一个整体来进行卷积，而在Xception文章中把通道数进行分组然后再卷积，然后再联合。 这幅图和Xception最接近，先进行1*1的卷积，然后再每个通道上进行3*3的卷积。将这个结果Concat起来就是卷积的结果，当然这也是
轻量化神经网络篇（SqueezeNet、Xception、MobileNet、ShuffleNet）
01-20
MobileNet进一步优化了深度可分离卷积，通过调整网络的宽度和分辨率因子来平衡性能和效率。ShuffleNet引入了分组卷积和shuffle机制，既降低了计算量，又保证了模型性能。 模型轻量化的主要方法包括卷积核分解、深度...
可分离卷积基本介绍
04-11
可分离卷积基本介绍，A Basic Introduction to Separable Convolutions。
xception-b5690688.pth
05-30
xception-b5690688.pth预训练模型，Xception（一种深度可分离卷积）模型，在ImageNet上取得顶尖结果的模型
xception pytorch 预训练模型.zip
07-12
xception pytorch 预训练模型，官网不太好下载，下载速度慢我把这个下好以后上传上来了。主要是用于加载预训练的权重。
可分离卷积：空间可分离卷积和深度可分离卷积
beautiful77moon的博客
09-29 6086
空间可分离卷积：将一个卷积核分为两部分（降低计算复杂度，但并非所有的卷积核都可以分） 深度可分离卷积的过程：先深度卷积，再点态卷积 （对卷积中的通道数不了解的请参考：关于卷积中的通道数问题） 1. 深度卷积过程：对于一个12*12*3的像素图用一个3通道的5*5*1的卷积核进行卷积。（而不是用一个5*5*3的卷积核进行卷积） 注意：每个5*5*...
Xception：基于深度可分离卷积的高效神经网络架构
此外，Xception的成功也推动了后续一系列轻量化、高效率网络的发展，如MobileNet系列就广泛采用了深度可分离卷积作为基本构件，用于移动端和嵌入式设备上的实时图像识别任务。可以说，Xception不仅是Inception架构的...
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