convolution group

最新推荐文章于 2022-02-26 00:11:58 发布
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本文深入探讨了卷积神经网络（CNN）的原理与应用，包括卷积层、池化层及其实现细节。通过TFlearn和TensorLayer库的具体示例，展示了如何构建和训练CNN模型，适用于图像识别和自然语言处理等多个领域。

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分组卷积（Group Convolution）快速简单理解
2301_77637149的博客
10-12 1149
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。
Group Convolution分组卷积，以及Depthwise Convolution和Global Depthwise Convolution
日拱一卒
01-09 7646
博客：blog.shinelee.me | 博客园 | 优快云 Group Convolution分组卷积，最早见于AlexNet，就是2012年Imagenet的冠军方法，Group Convolution被用来将切分网络，使其在2个GPU上并行运行，AlexNet网络结构如下： 在介绍Group Convolution前，先回顾下常规卷积加粗样式是怎么做的。如果输入feature map尺...
【深度学习】Group Convolution分组卷积、Depthwise Convolution和Global Depthwise Convolution
chen1234520nnn的博客
08-26 1万+
目录 1. 分组卷积(Group Convolution) 1.1 分组卷积与普通卷积的区别 1.2 分组卷积的用途 2. 深度分离卷积(Depthwise Convolution) 原文链接：https://www.cnblogs.com/shine-lee/p/10243114.html 本文主要介绍减少参数量、计算量的卷积形式： Group Convolution(分组卷积) Depthwise Convolution(深度分离卷积) Global Depthwise Convolu
Group Convolution 分组卷积
ding_programmer的博客
02-27 1752
Group Convolution分组卷积 最早见于AlexNet——2012年Imagenet的冠军方法，Group Convolution被用来切分网络，使其在2个GPU上并行运行，AlexNet网络结构如下： Convolution VS Group Convolution 如果输入feature map尺寸为C∗H∗W，卷积核有N个，输出feature map与卷积核的数量相同也是N，每...
【 group convolution (分组卷积)详解】
weixin_49117441的博客
01-23 9128
@[TOC]( group convolution (分组卷积)详解) group convolution (分组卷积)详解 1.普通卷积： 上图为普通卷积示意图，为方便理解，图中只有一个卷积核，此时输入输出数据为： 输入feature map尺寸： W×H×C ，分别对应feature map的宽，高，通道数； 单个卷积核尺寸： k×k×C ，分别对应单个卷积核的宽，高，通道数； 输出feature map尺寸 ：W’×H’ ，输出通道数等于卷积核数量，输出的宽和高与卷积步长有关，这里不关心这两个值
分组卷积
NeverGx的博客
03-19 908
group convolution (分组卷积)详解
源仔
02-26 2万+
文章目录【普通卷积】【group convolution (分组卷积)】【深度可分离卷积】 【普通卷积】 上图为普通卷积示意图，为方便理解，图中只有一个卷积核，此时输入 输出数据为：输入feature map尺寸：W×H×CW×H×CW×H×C ，分别对应feature map的宽，高，通道数； 单个卷积核尺寸：k×k×Ck×k×Ck×k×C ，分别对应单个卷积核的宽，高，通道数； 输出feature map尺寸 ：W′×H′W'×H'W′×H′ ，输出通道数等于卷积核数量，输出的宽和高与卷积步长有关，
multiscale convolution group
07-28
引用\[2\]中提到了多尺度卷积组（multiscale convolution group）。多尺度卷积组是一种在图像去噪算法中使用的技术。它基于扩张卷积（dilated convolution）和残差网络（ResNet）的思想，通过在不同尺度上进行卷积...
group convolution
最新发布
08-19
Group convolution（分组卷积）是一种卷积运算的方法，它可以将输入的特征图分成多个组，并对每个组进行独立的卷积计算。在每个组内部，使用常规的卷积运算（也称为Depthwise Convolution）对特征图进行处理，然后再...
深度学习之Group Convolution
AndyJ的学习之旅
05-11 634
Group Convolution 若卷积神将网络的上一层有N个卷积核,则对应的通道数也为N。设群数目为M,在进行卷积操作的时候,将通道分成M份,每个group对应N/M个通道,然后每个group卷积完成后输出叠在一起,作为当前层的输出通道。 Group convolution 卷积只能在同一组进行吗？ group conv本身应该就大大减少了参数，比如当input channel为256，output channel也为256，kernel size为3x3，不做 group conv参数为256x3x3
深度学习10篇文章之Interleaved Group Convolution
梁州牧的博客
08-22 5561
Group convolution最初在AlexNet中提出，其初衷在于克服早期硬件计算资源不足的问题，将feature maps分到多张GPU上进行运算，有点类似于现在的分布式运算。本文主要讲解Ting Zhang的Interleaved Group Convolutions for Deep Neural Networks，该文对Group convolution有较为详细的讲解。 引文...
CUDA：示例代码阅读convolutionSeparable
Yan
04-17 1261
背景介绍 共享内存 共享内存是CUDA中的一种特殊内存，其对应的共享存储器驻留在多核流处理器上。因此与全局内存相比，共享内存具有更高的访问速度和更高的带宽。 共享内存的作用于是一个线程块，即一个线程块中的所有线程都可以访问同一块共享内存。基于这个特点，共享内存也通常用于在线程间进行通信。 图像卷积 图像卷积是图像处理中一个较为重要的操作。卷积的思路可以图示如下（即用一个卷积核和图...
深度学习之群卷积（Group Convolution）
热门推荐
hhy_csdn的博客
04-21 4万+
最近在看MSRA的王井东研究员的《Interleaved Group Convolutions for Deep Neural Networks》。论文中多次提到群卷积这个概念，所以特地学习了一下群卷积。 群卷积最早出现于AlexNet中。是为了解决显存不够的问题，将网络部署在两张GTX 580显卡上训练，Alex认为group conv的方式能够增加 filter之间的对角相关性，而且能够减少...
caffe group参数
葫芦与瓢的博客
04-27 1万+
caffe Convolution层的convolution_param参数字典中有一个group参数，其意思是将对应的输入通道与输出通道数进行分组，比如输入数据大小为 90x100x100x32 90是数据批大小 100x100是图像数据shape，32是通道数，要经过一个3x3x48的卷积，group默认是1，就是全连接的卷积层， 如果group是2，那么对应要将输入的32个通道分成2个1
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...
群卷积（Group Convolution）
菜鸟驿站
09-16 9507
最近有看到group convolution，故做个记录。 group convolution 可称为群卷积或者是分组卷积，最早是在AlexNet中出现的。当时由于硬件资源有限，训练AlexNet时卷积操作不能全部放在同一个GPU中处理，因此作者把feature maps分给多个GPU分别进行处理，最后把多个GPU的结果进行融合。 我们假设上一层的feature map总共有N个，即通道数...
Caffe学习系列(3)：视觉层（Vision Layers)及参数
weixin_33850890的博客
12-23 516
所有的层都具有的参数，如name, type, bottom, top和transform_param请参看我的前一篇文章：Caffe学习系列(2)：数据层及参数 本文只讲解视觉层（Vision Layers)的参数，视觉层包括Convolution, Pooling, Local Response Normalization (LRN), im2col等层。 1、Convolution层： ...
为什么depthwise convolution 比 convolution更加耗时？
文尹习习的博客
08-07 9811
参考自：https://www.zhihu.com/question/265434464/answer/306493409   首先，caffe原先的gpu实现group convolution很糟糕，用for循环每次算一个卷积，速度极慢。 第二，cudnn7.0及之后直接支持group convolution，但本人实测，速度比github上几个直接写cuda kernel计算的dw co...
深度可分离卷积结构（depthwise separable convolution）计算复杂度分析
qq_29462849的博客
06-24 6081
前言 这个例子说明了什么叫做空间可分离卷积，这种方法并不应用在深度学习中，只是用来帮你理解这种结构。 在神经网络中，我们通常会使用深度可分离卷积结构（depthwise separable convolution）。 这种方法在保持通道分离的前提下，接上一个深度卷积结构，即可实现空间卷积。接下来通过一个例子让大家更好地理解。 算法原理 假设有一个3×3大小的卷积层，其输入通道为16、输出...
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