Group Convolution(组卷积)

下面通过一个简单的示例,使用 PyTorch 来展示如何实现 Group Convolution(组卷积),以及它与普通卷积的区别。

1. 普通卷积(Convolution)

在普通卷积中,所有的输入通道都会参与计算。

import torch
import torch.nn as nn

# 假设我们有一个 4x4 的输入张量,通道数为 4
input_tensor = torch.randn(1, 4, 4, 4)  # (batch_size, channels, height, width)

# 使用普通卷积
conv = nn.Conv2d(in_channels=4, out_channels=8, kernel_size=3, padding=1)
output = conv(input_tensor)

print("普通卷积输出的形状:", output.shape)

2. 组卷积(Group Convolution)

在组卷积中,输入通道被划分成多个组,每组独立计算。我们可以通过 groups 参数来指定组的数量。

# 使用组卷积,将输入通道分成 2 组
group_conv = nn.Conv2d(in_channels=4, out_channels=8, kernel_size=3, padding=1, groups=2)
group_output = group_conv(input_tensor)

print("组卷积输出的形状:", group_output.shape)

解释:

  1. 普通卷积
    每个输出通道都与输入的所有通道进行卷积计算,因此 in_channelsout_channels 都是完整的。

  2. 组卷积
    groups=2 时,输入的 4 个通道会被划分成 2 组,每组有 2 个通道。卷积核也会对应划分成两组,每一组只与对应的输入组进行卷积计算。这样减少了连接数,从而降低了计算复杂度。

计算效率对比:

  • 普通卷积涉及 in_channels * out_channels 个卷积核的计算,而组卷积会将通道分组,因此计算量相对降低。

  • Group Convolution 是深度可分离卷积的基础思想,进一步分组到每个通道就是 Depthwise Convolution。ResNeXt 等网络通过组卷积优化了网络性能。

总结

组卷积的实现非常简单,主要通过 groups 参数来控制通道的分组,减少计算量和参数量,同时提高卷积层的效率。

Group convolution(分组卷积)是一种卷积运算的方法,它可以将输入的特征图分成多个组,并对每个组进行独立的卷积计算。在每个组内部,使用常规的卷积运算(也称为Depthwise Convolution)对特征图进行处理,然后再使用Pointwise Convolution对各个组的输出进行整合得到最终的特征图。这种分组的方式可以减少卷积运算的参数量,并且可以在参数量相同的情况下构建更深的神经网络。相比于传统的常规卷积,group convolution可以有效地减少参数数量,提高模型的效率和性能。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* *2* [【 group convolution (组卷积)详解】](https://blog.youkuaiyun.com/weixin_49117441/article/details/122648894)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *3* [dgconv.pytorch:动态分组卷积和可分组的ConvNet的PyTorch实施与预训练的G-ResNeXt模型](https://download.youkuaiyun.com/download/weixin_42133861/17819550)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]
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