Caffe训练MobileNet（二）

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• Usage

前言

上一篇博客讲到了如何开始在caffe上训练训练MobileNet，但是训练速度特别慢，后来发现是caffe里没有Depthwise Convolution,实现的时候是利用Group Convolution，令group和chanel数相等,就是Xception中所用到的，每个group都只负责一个channel,这样也实现了Depthwise Convolution,但是当group数特别大的时候，速度就非常慢。

yonghenglh6基于cuda kernel的重新实现的Depthwise_conv，可以极快的加快网络的速度。之前训练100iter需要280s，现在只需要28s，将近加快了10倍。

Usage

将dw-conv文件夹中
的文件拷贝到caffe工程里，重新编译。
具体的：

depthwise_conv_layer.hpp   拷贝到  ./caffe/