Depthwise Separable convlution

最新推荐文章于 2023-11-02 10:19:32 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/zhashuiguangzi/article/details/84635953
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本文通过动画详细展示了深度可分离卷积的工作原理，深度可分离卷积是一种高效的卷积神经网络技术，能够显著减少参数数量，提高计算效率。

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论文阅读笔记——Xception: Deep Learning with Depthwise Separable Convolutions
人生不是轨道，是旷野。希望每天都有好心情。
09-14 1068
我们提出了卷积神经网络中Inception模块的解释，作为常规卷积和深度可分离卷积操作(深度卷积之后是点卷积)之间的中间步骤。从这个角度来看，深度可分离卷积可以被理解为具有最大数量塔的Inception模块。这一观察结果使我们提出了一种受Inception启发的新型深度卷积神经网络架构，其中Inception模块已被深度可分离卷积所取代。
Group conv vs. Depthwise separable conv
qq_50489856的博客
04-22 3128
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
深度可分离卷积（depthwise separable convolution）简单介绍
m0_43395719的博客
08-04 6758
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
一文看懂深度可分离卷积(depthwise separable convolutions)
会飞的猪的博客
05-29 1万+
https://www.jianshu.com/p/38dc74d12fcf?utm_source=oschina-app
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 1627
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...
Depthwise Separable convlution | 举例详细解释
热门推荐
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...
Xception: Deep Learning with Depthwise Separable Convolutios简单理解
DBG的博客
11-05 502
介绍这篇论文呢，还是先回顾一下之前的Inception网络 VGG等传统的网络通过堆叠简单的33卷积实现特征提取，还有用11卷积 5*5的，但是用哪种大小的卷积是最好的并不清楚，Inception结构就把这些不同大小的卷积核都放进去，让网络自己去训练决定，也就是将一个输入同时输给这几种提取特征方式，然后做concat，这样还有一个直观的好处，可以学到不同尺度的信息，同时相对于VGG等网络来说用更少...
Xception：Deep Learning with Depthwise Separable Convolutions论文阅读解释
albertshi12的博客
07-31 3452
论文链接：https://arxiv.org/abs/1610.02357 声明：本文属于个人阅读论文时理解的中文意思，并不是对每个单词的翻译，如有错误，敬请谅解。欢迎大家的指点。 摘要 在卷积神经网络中，我们将Incpetion模块解释为规则卷积到depthwise separable convolutions操作（一个depthwise convolution后面跟一个pointwise...
深入浅出理解深度可分离卷积（Depthwise Separable Convolution）
最新发布
IT菜鸟
11-02 8万+
深入浅出理解深度可分离卷积（Depthwise Separable Convolution）
深度可分离卷积（DepthwiseSeparableConvolution）：Depthwise卷积与Pointwise卷积
xu.hyj
07-24 9706
深度可分离卷积不用多说，在轻量级网络架构方面是一个绕不开的话题，只要接触深度学习多多少少会接触。深度可分离卷积即DepthwiseSeparableConvolution，该卷积将一个常规卷积过程划分成两个完成Depthwise卷积和Pointwise卷积，在保证输出一样时，计算量大大降低。首先来看，一个常规卷积是怎么实现的。其示意图如果我们从通道数变换的角度来看，卷积就是将3通道的tensor变为了4通道的tensor，我们来看看深度可分离卷积是怎么实现通道的变化的。...
深度可分离卷积Depthwise Separable Convoltions
birdguan
03-05 2813
本文传送机 深度可分离卷积原理 Depthwise过程 Pointwise过程 深度可分离卷积的特点 与传统卷积的结构区别 与传统卷积的速度区别 参数量降低 计算速度更快 将图像的区域和通道分离 深度可分离卷积原理 深度可分离卷积是MobileNet的核心，MobileNet是谷歌提出的移动端轻量化网络。 标准的卷积网络的一个卷积核在卷积时，对应图像中的所有通道均被同时考...
Depthwise卷积与Pointwise卷积（Depthwise Separable Convolution）
Melany0403的博客
02-26 754
转自：  https://blog.youkuaiyun.com/tintinetmilou/article/details/81607721
Xception Deep Learning with Depthwise Separable Couvolutions
tangzy_的博客
12-15 1213
Xception 是Google 的the state of art CNN based model。结合了inception和Resnet 的优点并加以改进。 1.Inception Inception的 提出的因为发现经典CNN的卷积模块同时在做两件事：cross-channel correlations和spatial correlations。什么意思呢？可以先了解下背景知识：
Depthwise Separable Convolution 深度可分离卷积
m0_61899108的博客
01-23 2784
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.
Depthwise Separable Convolution详解
04-07 1万+
转载自 常规卷积运算 假设输入层为一个大小为64×64像素、三通道彩色图片。经过一个包含4个Filter的卷积层，最终输出4个Feature Map，且尺寸与输入层相同。整个过程可以用下图来概括。 此时，卷积层共4个Filter，每个Filter包含了3个Kernel，每个Kernel的大小为3×3。因此卷积层的参数数量可以用如下公式来计算： N_std = 4 × 3 × 3 × 3 = 10...
对深度可分离卷积、分组卷积、扩张卷积、转置卷积（反卷积）的理解
Chaolei3的博客
02-26 3万+
参考： https://zhuanlan.zhihu.com/p/28749411 https://zhuanlan.zhihu.com/p/28186857 https://blog.yani.io/filter-group-tutorial/ https://www.zhihu.com/question/54149221 http://blog.youkuaiyun.com/guvcolie/a...
depthwise separable conv的复杂度计算
ChengChengCheng的博客
06-10 394
https://www.cnblogs.com/hellcat/p/9726528.html https://www.cnblogs.com/adong7639/p/7918527.html https://www.jianshu.com/p/38dc74d12fcf?utm_source=oschina-app
「Deep Learning」Note on Gather and Excite Network (GENet)
小锋子Shawn
11-17 2896
QQ Group: 428014259 Sina Weibo：小锋子Shawn Tencent E-mail：403568338@qq.com http://blog.youkuaiyun.com/dgyuanshaofeng/article/details/84179196 SENet之后，Jie Hu和Li Shen等人又提出GENet[1]。 作者：Jie Hu, Li Shen, Samuel Alb...
depthwise separable convolution
06-28
### 回答1： 深度可分离卷积(Depthwise Separable Convolution)是一种卷积方式，它将卷积操作分为两步来进行：深度卷积和点卷积。其中，深度卷积对于每个输入通道分别做卷积，而点卷积则将各个输入通道的卷积结果按照权值线性组合。这样可以减少参数量，加速计算，并且能够在保持精度的前提下压缩模型。 ### 回答2： Depthwise separable convolution（深度可分离卷积）是一种轻量级的卷积操作，它可以有效降低模型的参数量和计算量，从而实现更加高效的模型训练和推理。 相比于传统的卷积操作，depthwise separable convolution 由两个步骤构成：depthwise convolution（深度卷积）和pointwise convolution（逐点卷积）。具体来说，先对输入的每个通道单独进行卷积操作（即深度卷积），然后再通过逐点卷积来将各个通道的特征进行整合，最终得到输出结果。 对于一个用于目标识别的卷积网络来说，depthwise separable convolution 的主要优势在于它能够显著减少网络中的参数量和计算量。由于在进行深度卷积时，每个通道都是单独进行处理，所以会大幅降低计算量和计算时间。而逐点卷积则可以有效压缩卷积层的通道数，从而降低参数量和内存占用。 举个例子，假设对于一个输入大小为H×W×C的图像，原本需要使用大小为K×K×C×S的卷积核来进行卷积操作，其中S表示输出通道数目。那么使用 depthwise separable convolution 进行操作时，先使用大小为K×K×C的卷积核进行深度卷积（相当于使用了C个大小为K×K的卷积核），然后通过大小为1×1×CS的卷积核进行逐点卷积。这样，在输出相同结果的情况下，参数量和计算量就能大幅降低，从而加速模型的训练和推理。 总之，depthwise separable convolution 是一种轻量级的卷积操作，可以有效压缩模型的参数量和计算量，提高模型的计算效率。在目标识别等领域，可以作为一种强大的工具，用于设计更加高效的卷积神经网络。 ### 回答3： Depthwise separable convolution（深度可分离卷积）是一种卷积神经网络（CNN）中用于减少网络参数个数和计算量的结构。它是由谷歌的研究者提出的一种卷积结构，并在MobileNet中得到广泛应用。 普通的卷积神经网络是由卷积层、池化层和全连接层组成。其中，卷积层是网络中最消耗时间和空间的部分，需要大量的计算资源。深度可分离卷积是一种卷积结构，通过分离卷积的过程，将卷积操作分为两个部分：深度卷积和逐点卷积。 首先，深度卷积只在每个输入通道上进行卷积操作，而不是在所有输入通道上同时进行。这样可以减少卷积核的数量。其次，逐点卷积使用1x1的卷积核，对每个通道分别进行卷积操作。这可以将通道之间的相互影响降到最低。 因为这种分离，深度可分离卷积可以明显降低计算量和模型参数，能够在保证模型精度的情况下，让模型具有更小的体积和更高的运行速度。相比于普通的卷积神经网络，深度可分离卷积具有更好的效率和性能。 深度可分离卷积的应用可以广泛用于移动端设备、无线网络等资源有限的环境中。它在现代机器学习使用中得到了广泛的应用，包括在计算机视觉领域（如图像识别、物体检测）和语音处理领域（如语音识别）等。
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