深度可分离卷积理解

最新推荐文章于 2025-01-20 20:31:00 发布
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分类专栏： 深度学习
原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/makefish/article/details/88716534
版权
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...
深度可分离卷积在卷积神经网络中的作用
teach2004的博客
01-09 702
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。
理解深度可分离卷积
幽冥之花的博客
03-11 442
看了几篇别人的文章，记录一下对深度可分离卷积的理解。 说到深度可分离卷积前，需要说下分组卷积。 1.分组卷积 图1：标准卷积操作 图2：分组卷积操作 2.深度可分离卷积（Depthwise separable convolution） 图3：深度可分离卷积操作 终于弄懂了深度可分离卷积~~，功夫不负有心人。 这里能理解，还要感谢下面两张图： 3.参考网址 【1】 卷积计算量 【2...
可分离卷积
黑条纹的白斑马的博客
01-03 228
可分离卷积
TensorFlow2.0(十)–实现深度可分离卷积神经网络
12-21
深度可分离卷积神经网络（Depthwise Separable Convolutional Neural Network，DSConv）是一种旨在减少计算复杂性和模型参数数量的卷积网络结构。相比于传统的卷积层，它通过两个步骤来实现卷积操作：深度卷积...
具有深度可分离卷积的多尺度学习网络
03-08
多尺度学习网络、深度可分离卷积、残差连接和图像分类是本文主要研究的知识点。在深入讲解之前，我们首先要理解卷积神经网络（CNN）的基础知识及其在图像处理领域的应用。 卷积神经网络（CNN）是一种深度学习模型，...
分组卷积，深度卷积，逐点卷积，深度可分离卷积
最新发布
qq_31239371的博客
01-20 543
4.深度可分离卷积（Depthwise separable convolution, DSC）的一个极端情况：当分组卷积的分组数等于输入通道数，且等于输出通道数时，分组卷积就成了深度卷积。(Depthwise separable Convolution)是。2.深度卷积(Depthwise Convolution)(Depthwise Convolution)是。1.分组卷积(Group conv)5.分组卷积与深度卷积的联系。的一个极端情况，这是不对的。PS：好多博客写的是。
tensorflow实现深度可分离卷积
random_repick的专栏
12-10 1788
数据库：MNIST，与这里对比 tf.nn.depthwise_conv2d的理解看这里，主要是对卷积核参数的理解，即（高度，宽度，输入通道，每个通道得到的输出通道数） 训练速度慢，收敛也慢，刚开始就像没训练的样子，只将一个卷积层改成深度可分离卷积就增加了12次迭代 import tensorflow as tf import numpy as np import random import cv2,sys,os import MyData data=tf.placeholder(tf.float32.
可分离卷积基本介绍
04-11
可分离卷积基本介绍，A Basic Introduction to Separable Convolutions。
可分离卷积：空间可分离卷积和深度可分离卷积
beautiful77moon的博客
09-29 6008
空间可分离卷积：将一个卷积核分为两部分（降低计算复杂度，但并非所有的卷积核都可以分） 深度可分离卷积的过程：先深度卷积，再点态卷积 （对卷积中的通道数不了解的请参考：关于卷积中的通道数问题） 1. 深度卷积过程：对于一个12*12*3的像素图用一个3通道的5*5*1的卷积核进行卷积。（而不是用一个5*5*3的卷积核进行卷积） 注意：每个5*5*...
深度可分离卷积概念
weixin_45790559的博客
05-19 160
链接：https://baijiahao.baidu.com/s?id=1634399239921135758&wfr=spider&for=pc
Separable Convolution（可分离卷积）
handsomeboysk的博客
11-19 1091
（可分离卷积）是一种优化卷积计算的方法，将普通卷积操作分解成两个更简单的操作，以减少计算量和参数量，同时保持较高的准确性。深度可分离卷积是目前应用最广泛的可分离卷积形式（如 MobileNet、Xception）。: 可分离卷积是一种有效的优化技术，通过降低计算复杂性，在轻量化模型中得到广泛应用，同时保持了较高的模型性能。卷积中，普通卷积需要 9 次乘法，而分解后只需要。
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 1594
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...
深度可分离卷积（Xception 与 MobileNet 的点滴）
asonle的专栏
08-12 2670
https://www.jianshu.com/p/38dc74d12fcf
Separable Convolutions: 可分离的卷积，让CNN再次伟大
frostime的博客
03-22 5156
Separable Convolutions 1. 回顾传统 CNN 及它的不足之处 1.1 时间！时间！ 传统的卷积神经网络已经在很多领域大显身手，在许多机器学习项目中取得了巨大的成就。但是它仍然存在一个最致命的问题——花费过大。 花费过大，主要体现在两种方面： 第一个方面是计算资源的消耗大 人们开玩笑说，深度学习到最后比的就是谁的孔方兄多，虽然有开玩笑的成分，但也不无道理。不过考虑到做项目的人...
[可分离卷积] torch.nn.conv2d 中 groups
Larkii 的博客
03-19 338
link groups controls the connections between inputs and outputs. in_channels and out_channels must both be divisible(可被整除) by groups. For example, At groups=1, all inputs are convolved to all outp...
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