深度可分离卷积操作的理解（depthwise separable convolution）

最新推荐文章于 2025-05-20 08:20:07 发布
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#人工智能 #卷积神经网络

本文介绍了MobileNet模型中核心的深度可分离卷积操作。该操作通过depthwise convolution和pointwise convolution将传统卷积分解，有效减少了计算量。具体而言，depthwise convolution使用多个小卷积核分别对输入的每个通道进行卷积，而pointwise convolution则通过1×1卷积核整合这些卷积结果。

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深度可分离卷积操作的理解：（转载于博客园）

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MobileNet模型的核心就是将原本标准的卷积操作因式分解成一个depthwise convolution和一个1*1的pointwise convolution操作。简单讲就是将原来一个卷积层分成两个卷积层，其中前面一个卷积层的每个filter都只跟input的每个channel进行卷积，然后后面一个卷积层则负责combining，即将上一层卷积的结果进行合并。 

depthwise convolution:

比如输入的图片是Dk*Dk*M(Dk是图片大小,M是输入的渠道数),那么有M个Dw*Dw的卷积核,分别去跟M个渠道进行卷积,输出Df*Df*M结果

pointwise convolution:

对Df*Df*M进行卷积合并,有1*1*N的卷积,进行合并常规的卷积,输出Df*Df*N的结果

上面经过这两个卷积操作,从一个Dk*Dk*M=>Df*Df*N,相当于用Dw*Dw*N的卷积核进行常规卷积的结果,但计算量从原来的DF*DF*DK*DK*M*N减少为DF*DF*DK*DK*M+DF*DF*M*N

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