depthwise separable conv的复杂度计算

最新推荐文章于 2025-10-24 21:37:31 发布
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本文精选了三篇技术博客，涵盖了从算法到应用的多个层面。包括了对复杂算法的深入解析，实际项目中遇到的问题及解决方案，以及新技术的应用案例。无论你是初学者还是资深开发者，都能从中获得启发。
ResNet改进(9)：添加 DepthwiseSeparableConv深度可分离卷积模块
2401_82355416的博客
03-19 724
深度可分离卷积（Depthwise Separable Convolution）是一种高效的卷积操作，广泛应用于轻量级神经网络（如 MobileNet）。其中 Dk​ 为卷积核尺寸，M 为输入通道数，N 为输出通道数，Df​ 为特征图尺寸。深度可分离卷积计算量：(Dk×Dk×M×Df×Df)+(M×N×Df×Df)逐点卷积：1×1×3×64=1921×1×3×64=192。标准卷积计算量：Dk×Dk×M×N×Df×Df。深度卷积：3×3×3=273×3×3=27。：1x1 卷积核，调整输出通道数。
depthwise-seperate conv 深度可分离卷积解释和pytorch滤波
tony365的博客
02-01 632
主要包括depthwise conv 和 pointwise conv。
卷积核里面的参数怎么来的_深度可分离卷积（Depthwise separable convolution）
weixin_39669265的博客
11-30 1838
一、深度可分离卷积（Depthwise separable convolution）一些轻量级的网络，如mobilenet中，会有深度可分离卷积depthwise separable convolution，由depthwise(DW)和pointwise(PW)两个部分结合起来，用来提取特征feature map。相比常规的卷积操作，其参数数量和运算成本比较低。二、常规卷积操作对于5x5x3的输...
深入浅出理解深度可分离卷积（Depthwise Separable Convolution）
热门推荐
IT菜鸟
11-02 11万+
深入浅出理解深度可分离卷积（Depthwise Separable Convolution）
深度可分离卷积
最新发布
weixin_64607985的博客
10-24 830
深度可分离卷积是一种高效卷积方法，将标准卷积分解为深度卷积和逐点卷积两步，在保持特征提取能力的同时大幅降低计算量。相比标准卷积，其计算量可减少约88%，参数量也显著下降，特别适合移动端和嵌入式设备部署（如MobileNet）。虽然会略微损失精度且跨通道交互能力较弱，但通过1×1卷积实现通道融合，仍能保持较好的特征表达能力。适用于轻量化模型（如目标检测、人脸识别），但不适合通道间关系复杂的任务。PyTorch可通过groups参数或自定义两步卷积实现。总体而言，这是一种以效率优先的卷积优化方案。
Group conv vs. Depthwise separable conv
qq_50489856的博客
04-22 3182
本王有话说：这俩属于是做轻量化绕不开的经典工作，盘踞武林好多年，我们的目标学会并企图超越它。 分组卷积（Group conv） paper 原理 分组卷积,即ResNeXt的亮点,受Inception和AlexNet的启发产生。Inception中提到,对于卷积来说,卷积核可以看做一个三维滤波器:通道维+空间维(特指特征图的W和H),常规的卷积操作其实就是实现通道相关性和空间相关性的联合映射。Inception提出假设: 卷积层通道间的相关性和空间相关性是可以退耦合的,将它们分开映射,能达到更好的效果。具体
DepthwiseConv2D和Conv2D详解
u010879745的博客
08-17 2万+
depthwise_conv2d和conv2d的不同之处在于conv2d在每一深度上卷积，然后求和，depthwise_conv2d卷积，不求和。 [https://www.cnblogs.com/itmorn/p/11250371.html] depthwise_conv2d 如下张量x和卷积核K进行depthwise_conv2d卷积 结果为： import tensorflow as tf # [batch, in_height, in_width, in_channels] input =t
深度可分离卷积（Depthwise Separable Convolution）
吃葡萄不吐葡萄皮
08-17 2920
深度可分离卷积（Depthwise Separable Convolution）是一种卷积神经网络中常用的卷积操作，它在减少计算量的同时保持了较好的特征提取能力，因此被广泛用于轻量化的模型设计中。标准卷积使用一个卷积核对输入数据进行卷积，而深度可分离卷积将卷积操作分解为深度卷积和逐点卷积，从而显著减少了参数量。深度卷积只使用一个卷积核对输入通道逐通道进行卷积，逐点卷积使用1x1的卷积核进行通道之间的混合。深度卷积是在输入的每个通道上分别应用卷积核，生成相同数量的通道，然后将这些通道按通道维度进行堆叠。
Tensorflow tf.nn.depthwise_conv2d如何实现深度卷积的
09-17
总结起来，`tf.nn.depthwise_conv2d`是TensorFlow中实现深度卷积的关键函数，它通过对每个输入通道独立进行卷积来降低计算复杂度。在设计模型时，特别是希望优化计算效率时，深度卷积是一个非常有用的工具。
depthwise separable convolutions原文
08-14
Depthwise separable convolution 最早被系统化地引入...在实际应用中，depthwise separable convolution 被广泛用于 MobileNet、ShuffleNet、Xception 等轻量级神经网络架构中，以提升计算效率并保持较高的模型精度。
Depthwise Separable Dilated Convolution
08-14
Depthwise Separable Dilated Convolution 的计算成本主要由 Depthwise Convolution 和 Pointwise Convolution 组成。假设输入特征图的尺寸为 $D_F \times D_F$，输入通道数为 $M$，输出通道数为 $N$，卷积核大小为 ...
depthwise separable convolution代码
03-14
深度可分离卷积（Depthwise Separable Convolution）通过将标准卷积分解为两步来降低计算量：先进行逐通道的深度卷积（Depthwise Convolution），再通过逐点的$1 \times 1$卷积合并通道信息[^2]。以下是其代码实现与...
Depthwise Separable Convolutions for Neural Machine Translation
03-28
深度可分离卷积（Depthwise Separable Convolution）是一种轻量化的卷积操作，通过将标准卷积分解为**逐通道卷积**（Depthwise Convolution）和**逐点卷积**（Pointwise Convolution）两步，显著减少参数量和计算...
depthwise separable convolutions
wmzjzwlzs的专栏
05-05 352
转自：什么是depthwise separable convolutions_猫猫与橙子的博客-优快云博客_depthwise 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（s
目标检测 --- Depthwise Convolution（深度可分离卷积）原理与思考
weixin_42206075的博客
11-29 1万+
目标检测 — Depthwise Convolution（深度可分离卷积）原理与思考 最近在研究mobilenet，其中有一层网络结构–Depthwise Convolution（深度可分离卷积），然后就拎出来仔细研究下~ 参考：https://cloud.tencent.com/developer/article/1453992 https://www.zhihu.com/question/265434464 一、算法原理 1、先说一下常规的卷积操作 假设输入的feature map的shape为（
Depthwise Separable convlution | 举例详细解释
东南风的博客
07-11 1万+
      下图就是depthwise separable convolution的示意图，其实就是将传统的卷积操作分成两步，假设原来是3*3的卷积，那么depthwise separable convolution就是先用M个3*3卷积核一对一卷积输入的M个feature map，不求和，生成M个结果；然后用N个1*1的卷积核正常卷积前面生成的M个结果，求和，最后生成N个结果。因此文章中将dep...
【卷积】Conv与Depthwise Seperable Conv
化甘
03-01 2101
参考 卷积计算方式：https://zhuanlan.zhihu.com/p/268179286 Depthwise卷积与Pointwise卷积：https://zhuanlan.zhihu.com/p/80041030 卷积 ref: https://zhuanlan.zhihu.com/p/268179286 单通道单卷积核 单通道多卷积核 多通道单卷积核 多通道多卷积核 2. Conv 3. Depthwise Seperable Conv ref: https://zhuanlan.zhihu.co
Depthwise separable convolution（深度可分离卷积）
七爷OK
07-31 736
MobileNet的核心就是Depthwise separable convolution（深度可分离卷积），它将一般的卷积过程分为了depthwise convolution（逐深度卷积）和pointwise convolution（逐点卷积），在损失一点精度的情况下，计算量大幅下降，速度更快，模型更小。 先来看看一般的卷积过程，如下图： 因此Depthwise separable convolution就为一般卷积计算量的： 参考 https://www.cnblogs.com/s
Depthwise Separable Convolution 深度可分离卷积
m0_61899108的博客
01-23 3291
正文 Depthwise Separable Convolution的目的是减少计算量，提高计算速度。 普通卷积 对于普通卷积，每个卷积核同时操作输入图像的每个通道。任意个与原图像同通道数的卷积核，对原图像进行卷积。生成图像通道数 = feature map数量 = 卷积核个数 深度可分离卷积 对于Depthwise Separable 卷积，将一个完整的卷积运算分解为两个步骤：Depth-wise卷积 + Point-wise 卷积。 Depth-wise 卷积：一个卷积核负责一个通道，一个.
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