什么是depthwise separable convolutions

本文深入探讨深度可分离卷积(Depthwise Separable Convolution)的概念,它由深度卷积(Depthwise Convolution)与逐点卷积(Pointwise Convolution)组成,常用于轻量级神经网络如MobileNet,相较于传统卷积,该结构参数更少,计算成本更低。

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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)。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Feature Map,如果有same padding则尺寸与输入层相同(5×5),如果没有则为尺寸变为3×3。

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

Depthwise Convolution
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进行。卷积核的数量与上一层的通道数相同(通道和卷积核一一对应)。所以一个三通道的图像经过运算后生成了3个Feature map(如果有same padding则尺寸与输入层相同为5×5),如下图所示。

Depthwise Convolution完成后的Feature map数量与输入层的通道数相同,无法扩展Feature map。而且这种运算对输入层的每个通道独立进行卷积运算,没有有效的利用不同通道在相同空间位置上的feature信息。因此需要Pointwise Convolution来将这些Feature map进行组合生成新的Feature map。

Pointwise Convolution
Pointwise Convolution的运算与常规卷积运算非常相似,它的卷积核的尺寸为 1×1×M,M为上一层的通道数。所以这里的卷积运算会将上一步的map在深度方向上进行加权组合,生成新的Feature map。有几个卷积核就有几个输出Feature map。如下图所示。

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总结:depthwise separable convolution与常规卷积的区别:常规卷积每个卷积核是同时操作输入图片的每个通道,而depthwise separable convolutional包括depthwise convolution和point-wise convolutional,先使用depthwise convolution对卷积进行深度分离,也就是一个卷积核负责一个通道,一个通道只被一个卷积核卷积(缺点是:没有有效利用不同通道在相同空间位置上的feature信息,所以后面使用了point-wise convolutional进行维度扩展),然后又使用point-wise convolutional实现特征图维度扩展(卷积核尺寸1*1×M,M为上一层的通道数,进行操作时如同普通卷积,有几个卷积核就输出几个Feature Map);

### 回答1: Xception是一种深度学习模型,它使用深度可分离卷积来提高模型的效率和准确性。深度可分离卷积是一种卷积操作,它将标准卷积分成两个步骤:深度卷积和逐点卷积。深度卷积在每个输入通道上执行卷积,而逐点卷积在每个通道之间执行卷积。这种方法可以减少计算量和参数数量,同时提高模型的准确性。Xception模型在图像分类、目标检测和语义分割等任务中表现出色。 ### 回答2: Xception是一个基于深度可分离卷积的深度学习架构。深度学习在计算机视觉和自然语言处理等领域取得了巨大成功,但也面临着计算复杂性和模型尺寸庞大的问题。Xception通过引入深度可分离卷积来解决这些问题。 深度可分离卷积由分离卷积和逐点卷积两个步骤组成。首先,分离卷积将输入张量分别应用于空间和通道维度上的低秩张量。通过这种方式,模型可以分别学习特征的空间位置和通道之间的依赖关系。其次,逐点卷积将通道维度上的低秩张量应用于输出特征图。逐点卷积允许每个通道单独学习特征。 通过使用深度可分离卷积,Xception减少了参数的数量,并提高了模型的计算效率。与传统卷积相比,深度可分离卷积在减少计算量的同时,还可以提高模型的表示能力。这意味着Xception可以更好地捕捉和表示输入数据中的特征。 在实践中,Xception在图像分类、目标检测和语义分割等任务上都取得了非常好的表现。由于其较小的模型尺寸和高效的计算性能,Xception成为了很多研究者和工程师首选的深度学习架构之一。 总而言之,Xception通过引入深度可分离卷积来解决深度学习中的计算复杂性和模型尺寸庞大的问题。它减少了模型参数的数量、提高了模型的计算效率,同时又保持了较高的表示能力。作为一种强大的深度学习架构,Xception在多个领域具有广泛的应用和研究价值。 ### 回答3: Xception是一种深度学习模型,使用深度可分离卷积的方法来提高模型的准确性和效率。深度可分离卷积是一种卷积操作,由分离卷积和逐元素卷积两个步骤组成。 在传统卷积中,输入图像通过一个卷积核进行卷积操作,得到特征图。而在深度可分离卷积中,卷积操作被分解成两个步骤。首先,输入图像通过一个分离卷积核进行深度卷积,从而获取特征深度信息。然后,逐元素卷积操作被应用于分离卷积的输出,以获取空间信息。这种分离的方式减少了计算量和参数量,提高了模型的效率。 Xception模型使用了这种深度可分离卷积的结构。相比于传统的卷积方式,Xception模型能够更好地捕捉到输入图像中的细节信息。同时,由于深度卷积和逐元素卷积的分离,Xception模型的参数量大大减少,使得模型更加轻量化,便于在移动设备等资源受限的场景中应用。 通过对ImageNet大规模图像数据库进行训练,Xception模型取得了很好的性能。它在图像分类、目标检测和语义分割等任务上都取得了优秀的结果。同时,Xception模型也为其他相关任务,如迁移学习和特征提取等,提供了一个有力的基础。 总的来说,Xception是一种利用深度可分离卷积的深度学习模型,它在提高准确性和效率方面取得了显著的进展。它的设计和性能使得它成为了计算机视觉领域一个重要的技术突破。
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