深度可分离卷积概念

最新推荐文章于 2025-01-09 17:12:47 发布
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文章标签： 深度学习
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YOLOv9改进策略 ：卷积魔改 | 保持原始信息-深度可分离卷积MDSConv（全网独家创新改进）
04-23 762
为了解决经典深度卷积后通道间信息缺失和降维导致的信息缺失问题，提出了保持原始信息-深度可分离卷积(MODSConv)
深度学习 学习笔记五
x3464的博客
11-08 1267
理论： 前馈神经网络的问题 卷积的作用和卷积的运算 https://www.cnblogs.com/shine-lee/p/9932226.html 函数角度： 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。 模板匹配角度： 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。 一维...
深度可分离卷积理解
zl3090的博客
07-06 187
请参考如下两篇文章： https://blog.youkuaiyun.com/makefish/article/details/88716534 https://blog.youkuaiyun.com/makefish/article/details/88716534
深度可分离卷积（depthwise separable convolutions）
lipengfei0427的博客
11-15 3728
深度可分离卷积depthwise separable convolution是由depthwise(DW)和pointwise(PW)两个部分结合起来，用来提取特征feature map。 需要注意的是，深度可分离卷积和正常(标准)卷积是等效的。 废话不多说，直接上个图。 图中(a)表示的是标准卷积，假设输入特征图尺寸为，卷积核尺寸为，输出特征图尺寸为，用了Padding。标准卷积层的参数量为，N表示卷积核的个数。 图(b)代表深度卷积，图(c)代表逐点卷积，两者合起来就是深度可分离卷积。深度卷
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 1638
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...
整理学习之深度可分离卷积
你好
04-17 6157
学习整理了分组卷积和深度可分离卷积
深度可分离卷积（depthwise separable convolution）简单介绍
m0_43395719的博客
08-04 6780
1. 普通卷积 举个例子，假设有一个3×3大小的卷积层，其输入通道为16、输出通道为32，一般的操作就是用32个3×3的卷积核来分别同输入数据卷积，这样每个卷积核需要3×3×16个参数，得到的输出是只有一个通道的数据。之所以会得到一通道的数据，是因为刚开始3×3×16的卷积核的每个通道会在输入数据的每个对应通道上做卷积，然后叠加每一个通道对应位置的值，使之变成了单通道，那么32个卷积核一共需要(3×3×16)×32 =4068个参数。 假设 H x W 为输出feature map的空间大小，N为输入通道数
深度可分离卷积在卷积神经网络中的作用
teach2004的博客
01-09 744
1. 减少参数量和计算量：深度可分离卷积通过将传统的卷积操作分解为深度卷积（Depthwise Convolution）和逐点卷积（Pointwise Convolution）两个步骤，显著减少了模型的参数量和计算量。在深度卷积中，每个输入通道独立地应用一个卷积核，而在逐点卷积中，使用1x1的卷积核在通道维度上进行线性组合，从而减少参数和计算复杂度。深度可分离卷积：深度卷积中，每个输入通道独立地应用一个卷积核，逐点卷积中，1x1的卷积核在通道维度上进行线性组合。
具有深度可分离卷积的多尺度学习网络
03-08
深度可分离卷积是谷歌在MobileNet中提出的概念。不同于传统卷积，深度可分离卷积将一个卷积分解为深度卷积和逐点卷积。深度卷积作用于每个输入通道，而逐点卷积则在深度卷积的输出上进行，以保持维度的一致性。通过...
深度可分离卷积
GL
03-22 1万+
下面这个文章介绍了深度可分离卷积是怎么做的：https://towardsdatascience.com/a-basic-introduction-to-separable-convolutions-b99ec3102728。（我记得有一片文章证明了深度可分离卷积和正常卷积是等效的，但是暂时没找到链接。） 正常卷积 原始图像是12x12的，由于是RGB格式的，所以有三个通道。其输入图片格式是：12...
深度学习结合Inception模块深度可分离卷积的视觉变换器模型设计：图像分类任务优化完整代码
最新发布
04-21
内容概要：本文介绍了一个融合Inception深度可分离卷积与视觉Transformer（ViT）的深度学习模型——ViT_With_InceptionDW。首先定义了InceptionDWConv2d模块，该模块将输入通道分为四部分，分别通过1x1卷积、3x3深度...
CVPR 2017精彩论文解读：Xception深度可分离卷积模型
zchang81的博客
08-23 6478
在Inception模块基础之上，当所有3*3或5*5的卷积都作用在只有一个通道的特征图上时，通道间的相关性和空间上的相关性即达到了完全分离的效果。
caffe实现深度可分离卷积depthwise convolution
zhongqianli的专栏
01-22 4639
深度可分离卷积是MobileNets、Xception等深度学习网络的基石，将它实现了，那些使用了它的深度学习网络也就可以轻易实现。 深度可分离卷积的原理(Depthwise Separable Convolution) 深度可分离卷积由两个过程组成：depthwise convolution和pointwise convolution(即1x1 convolution)。 不妨假设输入图像的高度...
卷积神经网络_理解卷积神经网络中的四种卷积
weixin_39520013的博客
12-06 742
卷积现在可能是深度学习中最重要的概念。正是靠着卷积和卷积神经网络，深度学习才超越了几乎其他所有的机器学习手段。这期我们一起学习下深度学习中常见的卷积有哪些？1. 一般卷积卷积在数学上用通俗的话来说就是输入矩阵与卷积核(卷积核也是矩阵)进行对应元素相乘并求和，所以一次卷积的结果的输出是一个数，最后对整个输入输入矩阵进行遍历，最终得到一个结果矩阵，说白了就是一个卷积核在图像上滑动，并求取对应...
可分离卷积及深度可分离卷积详解
热门推荐
Harper的博客
07-17 2万+
可分离卷积 再来看一下nn.Conv2d()： torch.nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1, bias=True, padding_mode='zeros') 输入为(N,C_in,H,W),输出为(N,C_out,H_out,W_out). dilation空洞卷积来控制卷积膨胀间隔； groups分组卷积来控制输入和输出的连接方式，in_channe.
什么是深度可分离卷积及深度可分离卷积的优势
qq_37791134的博客
09-05 1万+
1、什么是深度可分离卷积？ 2、传统卷积的参数和计算量： 可分离卷积包括两部（逐通道卷积+逐点卷积） 3、参数对比 4、计算量对比
tf.nn.depthwise_conv2d如何实现深度卷积
BlueBubble的博客
08-28 1578
转载自 https://blog.youkuaiyun.com/mao_xiao_feng/article/details/78003476 depthwise_conv2d来源于深度可分离卷积: Xception: Deep Learning with Depthwise Separable Convolutions tf.nn.depthwise_conv2d(input,filter,stride...
深度可分离卷积（Xception 与 MobileNet 的点滴）
asonle的专栏
08-12 2689
https://www.jianshu.com/p/38dc74d12fcf
深度可分离卷积（Xception 相关）
dujuancao11的博客
07-20 3894
卷积神经网络经过不断的改进和优化，卷积早已不是当年的卷积，诞生了分组卷积（Group convolution）、空洞卷积（Dilated convolution 或 À trous）等各式各样的卷积。今天主要讲一下深度可分离卷积（depthwise separable convolutions），这是 Xception 以及 MobileNet 系列的精华所在。 从 Inception module 到深度可分离卷积 Xception 的论文中提到，对于卷积来说，卷积核可以看做一个三维的滤波器：通道维.
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