Depthwise卷积与Pointwise卷积

最新推荐文章于 2025-05-10 19:09:36 发布
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分类专栏： 人工智障
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本文介绍了Depthwise卷积与Pointwise卷积，这两种卷积方式组合成Depthwise Separable Convolution，常用于轻量级网络以减少参数量和运算成本。Depthwise卷积每个卷积核对应一个输入通道，而Pointwise卷积通过1x1卷积融合多个特征映射。通过对比，展示了Depthwise和Pointwise卷积相对于传统卷积在参数数量上的优势。

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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，最终会输出4个feature map。细节可能会先看下代码后再BB这个。

Depthwise Separable Convolution是将一个完整的卷积运算分解为两步运行，即Depthwise 与 Pointwise

Depthwise不同于常规的操作，Depthwise convolution的一个卷积核只负责一个通道，一个通道只被一个卷积核卷积。

同样是对一张5x5像素，3通道彩色输入图片，DC首先先经过第一次卷积运算，DW完全是在二维平面上内进行，卷积核的数量与上一层的通道数相同。所以一个三通道的图像经过运算后生成了3个Feature map。这里其实最终的维数应该是3x3，因为每一个卷积都会作用一次，所以最终是3x3维度。

Pointwise convolu

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经过3×3卷积核的卷积层（假设输出通道数为4，则卷积核shape为3×3×3×4），最终输出4个为尺寸变为3×3。同样是对于一张5×5像素、三通道彩色输入图片（
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