Depthwise卷积与Pointwise卷积（Depthwise Separable Convolution）

最新推荐文章于 2025-06-05 09:31:33 发布
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转自：  https://blog.youkuaiyun.com/tintinetmilou/article/details/81607721

Melany0403
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关于深度可分离卷积 Depthwise Pointwise Convolution
vivavivaa的博客
04-25 897
关于Pointwise Convolution ​ 最近在学习3维点云处理，这边有看到关于pointwise。 （图源 知乎：轻量化网络——MobileNet - 知乎 (zhihu.com)） ​ 关于深度可分离卷积，以下我的理解。 ​ 其中输入通道为M，输出通道为N。 ​ 考虑kernel size 为(Dk, Dk)的卷积核。 ​ 这里考虑单个卷积核对应输入feature区域的操作。即kernel size (D, D) * feature (D, D) ​ ​ 将 传统卷积 **
Depthwise卷积与Pointwise卷积
Cutepingping的博客
02-12 6455
Depthwise卷积与Pointwise卷积 Depthwise卷积与Pointwise卷积，合起来被称作 Depthwise Separable Convolution, 该结构和常规的卷积操作类似，可以用来提取特征，但相比于常规的卷积操作，其参数量和运算成本比较低，所以在一些轻量级网络中会碰到如此结构。 常规卷积操作 对于一张5x5像素，三通道彩色输入图片，经过3x3x4卷积核的卷积层...
【深度学习】一文带你了解清楚，到底什么是普通卷积，逐点卷积，以及深度可分离卷积，魔改模块，无痛涨点必备！
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猫天意的博客
06-05 516
摘要：本文介绍了三种卷积神经网络中的卷积操作：普通卷积（标准卷积）、逐点卷积（1x1卷积）和深度可分离卷积。普通卷积同时处理所有输入通道；逐点卷积仅调整通道数而不改变空间维度；深度可分离卷积则将普通卷积分解为深度卷积和逐点卷积两个步骤，显著减少了计算量和参数数量。文章通过PyTorch代码示例和形象的比喻说明了每种卷积的特点，特别指出深度可分离卷积在轻量级网络中的高效性优势。这种分离策略在保持性能的同时大大降低了计算资源需求。
【CNN】——Depthwise卷积与Pointwise卷积
怡宝2号
11-15 1544
转载自:https://yinguobing.com/separable-convolution/#fn2 请读原文 卷积神经网络在图像处理中的地位已然毋庸置疑。卷积运算具备强大的特征提取能力、相比全连接又消耗更少的参数，应用在图像这样的二维结构数据中有着先天优势。然而受限于目前移动端设备硬件条件，显著降低神经网络的运算量依旧是网络结构优化的目标之一。本文所述的Separable Convolution就是降低卷积运算参数量的一种典型方法。 常规卷积运算 假设输入层为一个大小为64×64像素、三通道彩色.
Pointwise Convolution和Depthwise Convolution
qq_43349542的博客
06-15 498
参考: link. Pointwise Convolution实际就是1x1卷积
Pointwise convolution；Depthwise convolution；Groupwise convolution
weixin_43609185的博客
12-21 2614
转自：https://www.cnblogs.com/qiulinzhang/p/11541029.html Pointwise convolution;Depthwise convolution;Groupwise convolution都是在标准卷积的基础上进行修改，以达到参数削减，同时保证准确率能够满足要求的目的 标准卷积示意图： image.png 这里假设卷积层的输入通道数为 Cin ,输出通道数为 Cout,假设采用 k * k 大小的卷积核来进行卷积，那么最终需要 Cout个 尺寸为k∗K∗
37. Depthwise卷积与Pointwise卷积 - 干巴他爹的小本本 - 优快云博客1
08-04
在追求高效和轻量级网络设计时，Depthwise卷积和Pointwise卷积组成的Depthwise Separable Convolution成为了一种重要的优化手段。这种结构在保持性能的同时，显著减少了模型的参数量和计算复杂度，尤其适用于资源...
深度学习：Depthwise卷积与Pointwise卷积
那年聪聪
12-12 5579
Depthwise卷积与Pointwise卷积的优势及参数量
深度学习中的depthwise convolution,pointwise convolution,SeparableConv2D深度可分离卷积
chenvvei的博客
05-08 1403
DepthwiseConv2D深度方向的空间卷积 pointwise convolution, SeparableConv2D深度可分离卷积 SeparableConv2D实现整个深度分离卷积过程，即深度方向的空间卷积 （分别作用于每个输入通道）+ 输出通道混合在一起的逐点卷积， DepthwiseConv2D仅仅实现前半部分的空间卷积 （分别作用于每个输入通道）。 DepthwiseConv2D:不同channel用不同的卷积核做卷积 深度可分离 2D 卷积。 深度可分离卷积包括仅执行深度空间卷积中的第一
Pointwise convolutionn & Depthwise convolution
qq_36247867的博客
04-24 460
DW和PW卷积
Depthwise Separable Convolution详解
热门推荐
04-07 1万+
转载自 常规卷积运算 假设输入层为一个大小为64×64像素、三通道彩色图片。经过一个包含4个Filter的卷积层，最终输出4个Feature Map，且尺寸与输入层相同。整个过程可以用下图来概括。 此时，卷积层共4个Filter，每个Filter包含了3个Kernel，每个Kernel的大小为3×3。因此卷积层的参数数量可以用如下公式来计算： N_std = 4 × 3 × 3 × 3 = 10...
Depth-wise Convolution 和 Point-wise Convolution 以及 Depth-wise Separable Convolution
weixin_45453121的博客
08-30 1822
那如果用Depth-wise Separable Convolution产生HxWx1大小的最终特征图，就要先经过Depth-wise Convolution，卷积核大小为3x3x1，一共C个；再经过Point-wise Convolution，此时需要的卷积核大小为1x1xN，总参数量为3x3xC + 1x1xN。假设初始特征图为HxWxC大小，经过普通卷积3x3xC大小的卷积核，得到HxWx1的最终特征图，此时普通卷积的参数量为3x3xC；
Depthwise Separable Convolutions
qihao
09-08 296
详解 Inception 1x1卷积
【点云处理之论文狂读经典版9】—— Pointwise Convolutional Neural Networks
yuanmiyu6522的博客
06-04 1269
equivariance 与 invariance有什么区别吗？Convolution一个convolution kernel以点云中的每个点为中心。kernel中的neighbor points可以对center point产生影响。每个kernel都有一个size或radius，可以根据每个卷积层中neighbor points的数量进行调整。pointwise convolution可以表示为： xiℓ=∑kwk1∣Ωi(k)∣∑pj∈Ωi(k)xjℓ−1 x_{i}^{\ell}=\sum_{k}
论文阅读：Pointwise Convolutional Neural Networks
xsstef的博客
09-18 5070
文章地址：https://arxiv.org/abs/1712.05245 github项目地址：https://github.com/scenenn/pointwise Motivation： 1. 以VoxNet为代表的volumetric convolution虽然直观自然，但是由于有大量0体素值太耗费内存。 2.以PoinNet为代表的使用点云的方法，PointNet中的点云是无序...
快速读懂Depth-wise Convolution
qq_45193872的博客
05-22 1万+
Depth-wise Convolution详细定义 详细定义请参照下面链接： https://towardsdatascience.com/a-basic-introduction-to-separable-convolutions-b99ec3102728 快速了解 在学习Depth-wise Conv之前先了解一下传统的Convolution: 对于普通卷积： 我们从[12,12,3]的input feature map到[8,8,256]的output feature map，需要256个[5,5
Depthwise卷积convolution
T_J_S的博客
07-04 8010
不同于常规卷积操作，Depthwise Convolution的一个卷积核负责一个通道，一个通道只被一个卷积核卷积。上面所提到的常规卷积每个卷积核是同时操作输入图片的每个通道。 同样是对于一张5×5像素、三通道彩色输入图片（shape为5×5×3），Depthwise Convolution首先经过第一次卷积运算，不同于上面的常规卷积，DW完全是在二维平面内...
深度学习中组卷积(Group convolution)、深度卷积(Depthwise Convolution)以及深度可分离卷积(Depthwise Separable Convolution)的区别
shentu7的博客
04-17 8603
在轻量化网络中，经常使用组卷积、深度卷积或是深度可分离卷积来降低FLOPs，那么三者的区别在哪里呢？下面总结一下。 一、标准卷积 下面是用一个卷积核对输入特征做一次卷积，得到的输出特征的通道为1。 二、组卷积 组卷积是将输入特征按通道分为g组，每组特征中的通道数为Cing\frac{C_{in}}{g}gCin​​，所以相应的卷积核的大小也变了，通道数变少了。每次卷积后的特征按通道concat输...
Depthwise Convolution深度可分离卷积
qq_37464479的博客
02-27 4482
Depthwise Convolution 是一种轻量级的卷积操作，通过将标准卷积拆分成深度上的卷积（Depthwise Convolution）和点卷积（Pointwise Convolution）两个部分来减少计算量。在深度可分离卷积中，“dw weight” 通常指的是深度卷积的权重参数。在使用深度可分离卷积时，可以使用较小的卷积核和较少的参数量来构建更深、更宽的神经网络。，对于每个输入通道，都使用这个尺寸的卷积核进行卷积操作。深度卷积是一种只对输入的每个通道进行卷积的操作。是输入数据的通道数。
什么是depthwise separable convolutions
猫猫与橙子的博客
07-30 5159
Depthwise(DW)卷积与Pointwise(PW)卷积，合起来被称作Depthwise Separable Convolution(参见Google的Xception)，该结构和常规卷积操作类似，可用来提取特征，但相比于常规卷积操作，其参数量和运算成本较低。所以在一些轻量级网络中会碰到这种结构如MobileNet。常规卷积操作 对于一张5×5像素、三通道彩色输入图片（shape为5×5×3...
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