提高卷积效率，空间分组卷积让卷积更快！

最新推荐文章于 2024-10-12 18:29:57 发布
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文章标签： 深度学习 神经网络 人工智能 Python
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本文介绍了空间分组卷积在深度学习中的应用，以解决大规模模型的计算效率问题。通过将输入特征图空间分组并独立卷积，空间分组卷积能有效减少计算量和参数，提高并行度，加快模型训练速度。

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提高卷积效率，空间分组卷积让卷积更快！

在深度学习模型中，卷积层是常用的网络层之一。但是针对一些庞大的模型，卷积运算需要消耗大量时间和计算资源，这就限制了模型的性能和可扩展性。为了解决这一问题，空间分组卷积应运而生。

空间分组卷积（Spatial Group Convolution）是将输入特征图在空间上进行分组，每个分组独立进行卷积操作，最后将不同分组的卷积输出进行拼接，从而实现整体的卷积操作。相比于普通卷积，空间分组卷积具有计算量少、参数少、并行度高等优点。

以下代码演示了如何使用 PyTorch 实现空间分组卷积：

import torch.nn as nn

class SpatialGroupConv(nn.Module):
    def
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空间分组卷积
jacke121的专栏
06-24 2684
from collections import OrderedDict import time import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F from torch.nn import init def _make_divisible(v, divisor, min_value=None): """ This function is taken from the original tf rep...
深度学习中常用的几种卷积（下篇）：膨胀卷积、可分离卷积（深度可分离、空间可分离）、分组卷积（附Pytorch测试代码）
NorthSmile的博客
09-07 8154
膨胀卷积也称为扩张卷积或空洞卷积，一般可通过对标准二维卷积的卷积核设置合适的膨胀率（具体地指卷积核元素之间的距离）实现。合理利用膨胀卷积可在不引入其他参数的同时，扩大输出中元素的感受野，提高特征的全局表示能力。下面通过展示几个不同膨胀率下的卷积核大小以及感受野变化情况，可以更直观的理解：图中灰色为输入，蓝色为卷积核，黄色为输出。1）dilation=1：表示卷积核元素之间距离为1，使用0进行大小为dilation-1=0的填充（这是默认情况），因此。
一行代码提升卷积神经网络的计算效率，加速神器torch.backends.cudnn.benchmark
qq_38410428的博客
07-16 1万+
大家在训练深度学习模型的时候，经常会使用 GPU 来加速网络的训练。但是说起 torch.backends.cudnn.benchmark 这个 GPU 相关的 flag，可能有人会感到比较陌生。在一般场景下，只要简单地在 PyTorch 程序开头将其值设置为 True，就可以大大提升卷积神经网络的运行速度。既然如此神奇，为什么 PyTorch 不将其默认设置为 True？它的适用场景是什么？为什么使用它可以提升效率？答案就在本文之中。 前言 在说 torch.backends.cudnn.benchm.
Conv1d 2d 3d、空间可分离卷积Separable Conv、分组卷积Group Conv、深度可分离卷积Depthwise Separable Conv、空洞卷积、可变性卷积
qq_41917697的博客
04-23 5937
CNN中各种卷积Convolution介绍1.Conv1d 2d 3d2.空间可分离卷积Separable convolution扁平卷积Flattened convolutions3.分组卷积Group Conv混合分组卷积Shuffled Grouped Convolution4.深度可分离卷积Depthwise Separable ConvDepthwise ConvolutionPointwise Convolution5.空洞卷积(扩张卷积)Dilated Convolutions6.反卷积（转置
分组卷积
dujuancao11的博客
05-05 8263
分组卷积 提出原因 AlexNet论文在 2012 年引入了分组卷积。 实现分组卷积的主要原因是让网络训练可在 2 个内存有限（每个 GPU 有 1.5 GB 内存）的 GPU 上进行。 下面的 AlexNet 表明在大多数层中都有两个分开的卷积路径。这是在两个 GPU 上执行模型并行化（当然如果可以使用更多 GPU，还能执行多 GPU 并行化）。 分组卷积的工作方式 标准2D卷积 首先，典型的 2D 卷积的步骤如下图所示。 在这个例子中，通过应用 128 个大小为 3×3×3 的...
快速卷积运算时间_分块卷积运算
weixin_39611769的博客
01-28 1832
对于实时系统来说，如果两个较长的序列做卷积运算，等待数据准备好需要较长的时间，会增加系统的处理时延。并且卷积运算的计算复杂度与序列的长度为正相关。因此，我们考虑将长序列分割为若干个短序列，将长序列的卷积运算转换为短序列之间的运算。一般会有如下两种情况：1）对于两个序列 和 ， 的长度为 ， 的长度为 ，并且 . 此时，令 ，可以将序列 分割为 个长度为 的数据块 . 如果采用O...
分组卷积（Group Convolution）快速简单理解
最新发布
2301_77637149的博客
10-12 1143
特殊的，如果分割的层数等于输入特征图的通道数（即M=6），那么也叫做。维度为[4,4,6]，其中6是通道数。再分别进行卷积，最后再按照通道叠加输出的。通过图像我们可以看到分组卷积就是把输入。按照通道分为M个的不同的特征图。话不多说，直接上图理解。，然后对每一个特征图。
深度学习笔记（一）：卷积变种（分组卷积、空洞卷积、深度可分离卷积、可形变卷积） 卷积中的不一样的操作
生活需要深度
07-19 1080
AlexNet中用到了一些非常大的卷积核，比如11×11、5×5卷积核，之前人们的观念是，卷积核越大，receptive field（感受野）越大，看到的图片信息越多，因此获得的特征越好。图来自微软亚洲研究院公众号要做到这个操作，可以直接在原来的过滤器前面再加一层过滤器，这层过滤器学习的是下一层卷积核的位置偏移量（offset），这样只是增加了一层过滤器，或者直接把原网络中的某一层过滤器当成学习offset的过滤器，这样实际增加的计算量是相当少的，但能实现可变形卷积核，识别特征的效果更好。
卷积、分组卷积、深度可分离卷积、可变型卷积、空洞卷积介绍
weixin_41986795的博客
07-22 1401
**思想：**从函数（或者说映射、变换）的角度理解：卷积过程是在图像每个位置进行线性变换映射成新值的过程，将卷积核看成权重，从这个角度看，多层卷积是在进行逐层映射，整体构成一个复杂函数，训练过程是在学习每个局部映射所需的权重，训练过程可以看成是函数拟合的过程 从模版匹配的角度理解：卷积与相关在计算上可以等价，相关运算常用模板匹配，即认为卷积核定义了某种模式，卷积（相关）运算是在计算每个位置与该模式的相似程度，或者说每个位置具有该模式的分量有多少，当前位置与该模式越像，响应越强。卷积神经网络中的隐藏层即可以看
图卷积神经网络GCN---空间卷积层代表作
青山白云间
04-01 957
Spatial-based ConvGNN 文章目录Spatial-based ConvGNN1 Convolutional networks on graphs for learning molecular fingerprints2 Column Networks for Collective Classification3 Learning Convolutional Neural Netw...
分组卷积（Group Converlution）
xu.hyj
07-24 4668
分组卷积及pytorch实现
卷积后的特征有负数吗?_深度学习——卷积神经网络中十大令人拍案叫绝的操作...
weixin_39583162的博客
12-06 465
前言CNN从2012年的AlexNet发展至今，科学家们发明出各种各样的CNN模型，一个比一个深，一个比一个准确，一个比一个轻量。下面会对近几年一些具有变革性的工作进行简单盘点，从这些充满革新性的工作中探讨日后的CNN变革方向。卷积只能在同一组进行吗Group convolution 分组卷积，最早在AlexNet中出现，由于当时的硬件资源有限，训练AlexNet时卷积操作不能全部放在同一个GPU...
各种卷积层的理解
u014422462的专栏
09-30 1718
转载文章https://blog.youkuaiyun.com/gwplovekimi/article/details/89890510 目录 2D卷积 3D卷积 1*1卷积 空间可分离卷积（separable convolution） 深度可分离卷积（depthwise separable convolution） 分组卷积（Group convolution） 扩张卷积（空洞卷积 Dilated Convolutions） 反卷积（转置卷积 Transposed Convolutio.
一文了解各种卷积结构原理及优劣
jp_666的博客
07-31 1340
卷积神经网络作为深度学习的典型网络，在图像处理和计算机视觉等多个领域都取得了很好的效果。 卷积 首先，定义下卷积层的结构参数。 卷积核大小（Kernel Size）：定义了卷积操作的感受野。在二维卷积中，通常设置为3，即卷积核大小为3×3。 步幅（Stride）：定义了卷积核遍历图像时的步幅大小。其默认值通常设置为1，也可将步幅设置为2后对图像进行下采样
Pytorch实现分组卷积
Falcont的博客
05-31 846
import torch import torch.nn as nn from torchsummary import summary import time device = torch.device('cuda') class Group_Conv(nn.Module): def __init__(self, in_chs, out_chs, num_groups): super(Group_Conv, self).__init__() self.conv =
轻量化网络（七）ShuffleNet V2: Practical Guidelines for Efficient CNN Architecture Design
shentu7的博客
04-18 768
这篇由旷视提出的ShuffleNet V2主要是直接指标来衡量轻量化网络。过去许多文章都是以FLOPs为指标，FLOPs是一个间接衡量网络的理论指标。在实际中，FLOPs越低并不一定代表网络运行速度越快，比如MobileNet v2 比NASNET-A更快，但是拥有近似的FLOPs。在一些情况下，FLOPs低的网络反而运行速度更慢。因为还涉及到 memory access cost (MAC)以及平台...
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呆呆象呆呆的博客
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卷积神经网络模型设计
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如何设计一个比较好的卷积神经网络模型？常见的模型设计技巧有哪些？
第3周学习：ResNet+ResNeXt
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在图像预处理过程中通常会对图像进行标准化处理，这样能够加速网络的收敛，如下图所示，对于Conv1来说输入的就是满足某一分布的特征矩阵，但对于Conv2而言输入的featuremap就不一定满足某一分布规律了（注意这里所说满足某一分布规律并不是指某一个featuremap的数据要满足分布规律，理论上是指整个训练样本集所对应featuremap的数据要满足分布规律）。通过图3最后的数据对比，ResNeXt能够保证FLops和参数在同一个量级的前提下，通过更宽或者更深的网络，来提高精度。...
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