常规卷积, pointwise, depthwise

最新推荐文章于 2024-03-04 17:17:36 发布
原创 最新推荐文章于 2024-03-04 17:17:36 发布 · 494 阅读 · 3 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

博客主要围绕常规卷积、pointwise和depthwise展开，但具体内容缺失，推测会涉及这些卷积的原理、特点、应用等信息技术相关内容。

在这里插入图片描述在这里插入图片描述在这里插入图片描述

几种卷积
星月夜话
07-07 808
1、常规卷积： 需要的参数量：Cin​×K×K×Cout 2、分组卷积： 分组卷积需要的计算量 ：Cin​×K×K×Cout​ / g 3、深度可分离卷积(Depthwise Separable Convolution): 要的计算量：Cin​×K×K+Cout​×1×1 3.1 深度可分离卷积的过程 而应用深度可分离卷积的过程是①用16个3×3大小的卷积核（1通道）分别与输入的16通道的数据做卷积（这里使用了16个1通道的卷积核，输入数据的每个通道用1个3×3的卷积核卷...
【Different Convolutions】多种卷积介绍，常规卷积，空洞卷积，DCN，可分离卷积等
echoliuy的博客
05-16 764
从输入图像中提取不同方面的特征，比如水平，垂直 ，边缘或对角线。：通过浅层特征的组合，提取更加抽象的高层语义特征或全局特征。：对精度要求比较严格的场景。：对实时性要求比较严格的场景。
常见的卷积
adhkcnbk的博客
08-29 1497
深度学习常见卷积
深度学习常规卷积_深度学习可形变卷积
weixin_36326408的博客
12-28 449
深度学习可形变卷积Deformable Convolutional Networks参考文献链接：https://arxiv.org/pdf/1703.06211.pdf参考代码链接： https://github.com/ msracver/Deformable-ConvNets可形变卷积卷积神经网络（CNNs）由于其构建模块中固定的几何结构，其固有的局限性在于模型的几何变换。在这项工作中，引入...
【转载的知识点】常规卷积/深度可分离卷积
weixin_53443823的博客
03-20 476
本文是关于 常规卷积 / 深度可分卷积 的学习笔记。 文章大部分内容来自于网络的各种博客总结，本博文仅仅作为本人学习笔记，不做商业用途。 文章目录常规卷积深度可分离卷积 (Depthwise Separable Convolution)深度卷积 (Depthwise Convolution)逐点卷积 (Pointwise Convolution)参数对比参考网址 常规卷积 对于一张5×5像素、三通道彩色输入图片（shape为5×5×3）。经过3×3卷积核的卷积层（假设输出通道数为4，则卷积核shape为
37. Depthwise卷积与Pointwise卷积 - 干巴他爹的小本本 - 优快云博客1
08-04
在追求高效和轻量级网络设计时，Depthwise卷积和Pointwise卷积组成的Depthwise Separable Convolution成为了一种重要的优化手段。这种结构在保持性能的同时，显著减少了模型的参数量和计算复杂度，尤其适用于资源...
深度可分离卷积（DepthwiseSeparableConvolution）：Depthwise卷积与Pointwise卷积
xu.hyj
07-24 1万+
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。...
深度学习：Depthwise卷积与Pointwise卷积
那年聪聪
12-12 5791
Depthwise卷积与Pointwise卷积的优势及参数量
深度可分离卷积（depthwise separable convolutions）
lipengfei0427的博客
11-15 3957
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
Pytorch实现卷积、Depthwise Convolution、分组卷积、动态卷积和转置卷积、反卷积、全卷积、空洞卷积、可变形卷积、深度可分离卷积等操作
taoqick的专栏
03-04 2329
底层是用img2col实现的，但是如果想用pytorch来实现，可以试试torch.unfold这个函数，
【深度学习】各种经典卷积之Depthwise卷积
weixin_42322991的博客
11-07 593
DW卷积
理解depth-wise 卷积
豆芽菜
03-07 902
EfficientNet利用depth-wise卷积来减少FLOPs但是计算速度却并没有相应的变快。反而拥有更多FLOPs的RegNet号称推理速度是EfficientNet的5倍。非常好奇，这里面发生了什么，为什么计算量小的网络推理速度反而慢于计算量大的网络？
point-wise element-wise
lwgkzl的博客
04-08 3380
先占个坑 point-wise element-wise实际上是同一个东西，就是两个矩阵的对应位置逐点相乘，也就是说这两个矩阵的大小要是一样的。 不同的人有不同的表达，还有一个Hadamard product实际上也是同一个意思。 ...
CNN中四种常用的卷积操作详解
春有百花秋有月，夏有凉风冬有雪！
04-28 6007
欢迎关注微信公众号“智能算法” 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...
cnn池化层输入通道数_《动手学习深度学习》之三：1.卷积神经网络（CNN）基础（打卡2.4）...
weixin_39761822的博客
12-20 454
卷积神经网络(CNN)1.卷积神经网络基础1.1.基础概念1.1.1.卷积层1.1.2.填充、步幅、输入通道、输出通道的含义1.1.3.池化层1.1.4.二维互相关运算二维互相关(cross-correlation)运算的输入是一个二维输入数组和一个二维核(kernel)数组，输出也是一个二维数组，其中核数组通常称为卷积核或过滤器(filter)。 import torchimport tor...
一文读懂Depthwise卷积
热门推荐
码农ZZK的博客
11-15 1万+
视频来源： https://www.bilibili.com/video/av67348232?from=search&seid=10221504884724623592 常规卷积 相信接触过卷积神经网络的都知道常规卷积的操作 我们通过N个DkDk大小的卷积核 卷积出来的结果 设为DnDn*N 现在我们来计算一下常规卷积的计算开销 一个卷积核做一次卷积操作需要的开销为 ...
【一些遇到就懵的概念】point-wise, pair-wise, element-wise 是什么
solego’s blog
07-01 4422
【常用】point-wise, pair-wise, element-wise 是什么
【深度学习】深度学习中的各种卷积
q742971636的博客
04-13 1172
convolution 卷积 Transpose Convolution 转置卷积 反卷积 常用在图像分割，比如U-Net网络就用了。 Dilated convolution 膨胀卷积 空洞卷积 扩张卷积 Depthwise Separable Convolution 深度可分离卷积 MobileNet 系列网络在使用。 深度可分离卷积分为深度卷积（Depth-wise Convolution）和逐点卷积（Point-wise Convolution）两步 深度卷积就是把h×w×ch\times w\t
L2R读书笔记 - pointwise
u011854875的博客
05-12 758
L2R的基本框架 虽然搜索历经了30多年，但是基本的框架还是没有改动的。 通常来说，一个训练集是由N个query组成的，每个query又有自己相关的一系列documents。 point wise方法 point wise方法，顾名思义，即仅仅考虑了每个query中每个document的与query相关得分和最后的label之间的关系。书中把point wise的方法一共做了3类的区分，基于回归...
yolov8中在Backbone部分采用深度可分离卷积替换C3-C5阶段的常规卷积
最新发布
08-07
我们正在讨论如何修改YOLOv8的Backbone，具体是用深度可分离卷积（Depthwise Separable Convolution）替换C3到C5阶段的常规卷积。 根据引用[1]和引用[4]的信息，YOLOv8的Backbone中已经使用了一些改进模块，比如用...
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值