写在前面 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...Convolution VS Group Convolution image.png ? image.png image.png ? image.png ? 以上。...参考 A Tutorial on Filter Groups (Grouped Convolution) Interleaved Group Convolutions for Deep Neural Networks
它的核心思想是将一个完整的卷积运算分解为两步进行，分别为Depthwise Convolution与Pointwise Convolution。...Depthwise Convolution 同样是上述例子，一个大小为64×64像素、三通道彩色图片首先经过第一次卷积运算，不同之处在于此次的卷积完全是在二维平面内进行，且Filter的数量与上一层的Depth...其中一个Filter只包含一个大小为3×3的Kernel，卷积部分的参数个数计算如下： N_depthwise = 3 × 3 × 3 = 27 Depthwise Convolution完成后的Feature...参数对比 回顾一下，常规卷积的参数个数为： N_std = 4 × 3 × 3 × 3 = 108 Separable Convolution的参数由两部分相加得到： N_depthwise = 3 ×...3 × 3 = 27 N_pointwise = 1 × 1 × 3 × 4 = 12 N_separable = N_depthwise + N_pointwise = 39 相同的输入，同样是得到
如上图，stride=2，filter的左边框从2移动到7，2个格子的长度，垂直移动的时候也要2个格子。
一 Depthwise separable convolution： MobileNet的基本单元是深度级可分离卷积（depthwise separable convolution---DSC），其实这种结构之前已经被使用在...如图1所示: Depthwise convolution和标准卷积不同，对于标准卷积其卷积核是用在所有的输入通道上（input channels），而depthwise convolution针对每个输入通道采用不同的卷积核...图1 Depthwise separable convolution ?...图2 Depthwise convolution和pointwiseconvolution 这里简单分析一下depthwise separable convolution在计算量上与标准卷积的差别。...首先是一个3x3的标准卷积，然后后面就是堆积depthwise separable convolution，并且可以看到其中的部分depthwise convolution会通过strides=2进行downsampling
深度可分离卷积(Depthwise Separable Convolution) MobileNet的模型参数和计算量下降都受益于Depthwise Separable Convolution方法。...Depthwise Separable Convolution是一种卷积分解操作，它将Standard Convolution分解成两个小的卷积操作:Depthwise Convolution和Pointwise...具体的原理如下： image.png Standard Convolution计算代价 image.png 举个栗子 image.png Depthwise Convolution的计算代价...Convolution的计算代价为: 49512 + 4800 = 53952 可以看出，采用Depthwise Separable Convolution，总的计算代价由228800降低到53952...下图是在ImageNet上的测试结果: Depthwise Separable VS Full Convolution MobileNet Depthwise Separable Convolution
02Mobilenets结构 Mobilenets基本组成单元是depthwise sparable convolution+pointwise convolution，下图是其组成结构图。 ?...我们可以看到它由3*3的通道分组卷积（depthwise separable convolution）加1*1的普通卷积（point wise convolution）组成。...下面我们计算一下depthwise sparable convolution和普通卷积之间的计算量的比较，便于我们客观理解depthwise sparable convolution的有效性。...depthwise sparable convolution计算量： ? 两个比值为： ?...Mobilenets结构就是由这些depthwise sparable convolution+pointwise convolution线性叠加构成的。结构如下图。 ?
DeepLabV3+ 进一步利用 Xception 模块，将深度可分卷积结构(depthwise separable convolution) 用到带孔空间金字塔池化(Atrous Spatial Pyramid...深度可分离卷积结构(depthwise separable convolution) 和 group convolution 能够有效降低计算量与参数量，同时保持模型表现. 1....Encoder-Decoder with Atrous Convolution 1.1 Atrous Convolution Atrous Convolution 扩展了标准的网络卷积操作，其通过调整卷积...filter 的接受野来捕捉多尺度的上下文内容信息，输出不同分辨率的特征. image.png 1.2 Depthwise separable convolution 深度可分卷积操作，将标准卷积分解为一个...depthwise conv，depthwise conv 后接 pointwise conv(如，1×1 conv)，有效的降低计算复杂度. depthwise conv 对每一个输入通道(channel
Simply, correlation is a measure of similarity between two signals, and convolution is a measure of...在图像或者信号处理领域，简单说，correlation 用来评估两个信号的相似度，而 convolution 是用来评估一个信号对另一信号影响的度量。...在数学上，可以说 convolution = folding + correlation，即 correlation 的 kernel 逆时针翻转 180 度，再和输入进行 correlation 操作就是...convolution。
前言 Octave Convolution来自于这篇论文《Drop an Octave: Reducing Spatial Redundancy in Convolutional Neural Networks...with Octave Convolution》这篇论文，该论文也被ICCV2019接收。...Octave Convolution（后面将以OctConv命名）主要有以下三个贡献： 将卷积特征图分成了两组，一组低频，一组高频，低频特征图的大小会减半，从而可以有效减少存储以及计算量，另外，由于特征图大小减小...X_l2h = self.upsample(X_l2h) X_h = X_h2h + X_l2h return X_h 参考 【1】 Octave Convolution...论文 【2】Pytorch代码 【3】Octave Convolution博客
目标检测、细分类、人脸属性分析、场景识别 3 MobileNet Architecture 这个模型主要依赖于 Depthwise Separable Convolution 来降低计算量 3.1...Depthwise Separable Convolution 我们首先来看看什么是 Depthwise Separable Convolution 一个标准的卷积层输入输出分别是...Depthwise separable convolution 主要是将这两件事分开做。...分为 depthwise convolutions 和 pointwise convolutions depthwise convolutions 就是使用 一个 滤波器对每个输入通道进行卷积，...上式加号左边为 Depthwise convolution 计算量， 右边是 Pointwise convolution 计算量。
它的核心思想是将一个完整的卷积运算分解为两步进行，分别为Depthwise Convolution与Pointwise Convolution。...· Depthwise Convolution 同样是上述例子，一个大小为64×64像素、三通道彩色图片首先经过第一次卷积运算，不同之处在于此次的卷积完全是在二维平面内进行，且Filter的数量与上一层的...其中一个Filter只包含一个大小为3×3的Kernel，卷积部分的参数个数计算如下： N_depthwise = 3 × 3 × 3 = 27 Depthwise Convolution完成后的...·Pointwise Convolution Pointwise Convolution的运算与常规卷积运算非常相似，不同之处在于卷积核的尺寸为 1×1×M（1×1 Convolution），M为上一层的...参数对比 回顾一下，常规卷积的参数个数为： N_std = 4 × 3 × 3 × 3 = 108 Separable Convolution的参数由两部分相加得到： N_depthwise
Xception主要也是采用depthwise separable convolution改进Inception v3的结构。...然后是3*3 DWConv表示depthwise separable convolution。...depthwise separable convolution可以参考MobileNet，下面贴出depthwise separable convolution的示意图。...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...channel shuffle解决了多个group convolution叠加出现的边界效应，pointwise group convolution和depthwise separable convolution
17.8.2 Depthwise separable convolution Depthwise separable convolution 是由 depthwise conv 和 pointwise...depthwise conv（DW）有效减少参数数量并提升运算速度。...传统卷积计算方式如下： 传统卷积运算量为： DW卷积的计算方式如下： DW卷积运算量为： PW卷积的计算方式如下： PW卷积运算量为： Depthwise separable convolution运算量为...： Depthwise separable convolution相对于传统卷积的运算量为： 由此可知，随着卷积通道数的增加，Depthwise separable convolution的运算量相对于传统卷积更少...ReLU、Tensor相加，Bisa相加的操作，分离卷积（depthwise convolution）都定义为元素级操作。
这篇文章题为《Optimize Deep Learning GPU Operators with TVM: A Depthwise Convolution Example》（以 Depthwise Convolution...团队采用的是 Depthwise Convolution（即 topi.nn.depthwise_conv2d_nchw）作为示例，并演示了如何可以改进已经手动优化的 TensorFlow 中的 CUDA...Depthwise Convolution 是一种构建模型的基本思想，能够有效降低深度神经网络的计算复杂度，包括谷歌的 Xception 和 MobileNet 都属于 Depthwise Convolution...在 TVM 环境下，运行 Depthwise Convolution 的代码如下： # padding stagePaddedInput = tvm.compute( (batch, in_channel...在 depthwise convolution 中有两种形式的数据重用：过滤器重用和输入重用，前者发生在输入通道上滑过并计算多次时，后者在平铺时发生，以 3x3 的 depthwise convolution
Group Convolution分组卷积，以及Depthwise Convolution和Global Depthwise Convolution https://www.cnblogs.com/shine-lee.../p/10243114.html 写在前面 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...Convolution VS Group Convolution 在介绍Group Convolution前，先回顾下常规卷积是怎么做的，具体可以参见博文《卷积神经网络之卷积计算、作用与思想》。...当分组数量等于输入map数量，输出map数量也等于输入map数量，即G=N=C、N个卷积核每个尺寸为1∗K∗K时，Group Convolution就成了Depthwise Convolution，参见...更进一步，如果分组数G=N=C，同时卷积核的尺寸与输入map的尺寸相同，即K=H=W，则输出map为C∗1∗1即长度为C的向量，此时称之为Global Depthwise Convolution（GDC
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： Group Convolution 原理 如果输入feature map尺寸为 C ∗ H ∗ W C*H*W C∗H∗W，卷积核有N个，输出feature map与卷积核的数量相同也是...Group Convolution，则是对输入feature map进行分组，然后每组分别卷积。...Group Convolution的用途 减少参数量，分成G组，则该层的参数量减少为原来的 1 G \frac{1}{G} G1 Group Convolution可以看成是structured sparse
Xception: Deep Learning with Depthwise Separable Convolutions ，谷歌去年推出的一篇论文。...论文中指出：In short, the Xception architecture is a linear stack of depthwise separable convolution layers...在depthwise separable convolution中是先进行一个channel-wise的spatial convolution，也就是上图的（b），然后是1*1的卷积。...而在Figure4中是先进行1*1的卷积，再进行channel-wise的spatial convolution，最后concat。...在Figure4中，每个操作后都有一个ReLU的非线性激活，但是在depthwise separable convolution中没有。 论文还给出了实验结果： ? 明显地看，比V3是有很大的提升。
---- Architecture Depthwise Separable Convolution MobileNet是基于深度可分离卷积的。...通俗的来说，深度可分离卷积干的活是：把标准卷积分解成深度卷积(depthwise convolution)和逐点卷积(pointwise convolution)。...先说效率，Xception 和 ResNeXt 所引入的 depthwise separable convolution 和 group convolution 虽然能协调模型的能力与计算量，但被发现它们的...pointwise convolution 占据着很大的计算量。...实际上，引入 pointwise group convolution 可以认为利用 TRIZ 的 STC 算子或提前做原则，这跟 Xception 把 groups 分到最小变成 depthwise 的极限思路也像
1802.02611：Encoder-Decoder with Atrous Separable Convolution for Semantic Image Segmentation 属于典型的DilatedFCN...改进的Xception主要体现在以下几点： 参考MSRA的修改（Deformable Convolutional Networks），增加了更多的层； 所有的最大池化层使用stride=2的depthwise...separable convolutions替换，这样可以改成空洞卷积； 与MobileNet类似，在3x3 depthwise convolution后增加BN和ReLU。...作者还尝试了在ASPP中加入深度可分离卷积（depthwise separable convolution），发现在基本不影响模型效果的前提下减少计算量。
卷积层是没有“厚度”一说的。如果非要有，那么假设一个卷积层由10个滤波器（假设每个滤波器有16通道）组成，那么该卷积层的“厚度”即为10。和输入输出数据那种只需...
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