0.前言在原始图像卷积网络的基础上，经过不断的改进和优化，出现了如分组卷积（Group convolution）、空洞卷积（Dilated / Atrous Convolution convolution），深度可分离卷积（Depthwise Seperable Convolution）等各式各样的卷积改进形式。Depthwise(DW)卷积与Pointwise(PW)卷积，合起来被称作深度可分离
深度可分离卷积 深度可分离卷积(depthwise separable convolution)在可分离卷积(separable convolution)中，通常将卷积操作拆分成多个步骤。而在神经网络中通常使用的就是深度可分离卷积(depthwise separable convolution)。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。那么一般的操作就是用3
常规卷积常规卷积：卷积核与输入的每个通道都进行卷积操作； 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。 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。 卷积层的参数数量可以用如下公式来计算(即：卷积核W x 卷积核H x 输入通道数 x 输出通
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
0、前言1、深度可分离卷积1.1 depthwise卷积1.2 pointwise卷积2、代码实现参考 0、前言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Depthwise Separable Convolution，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
1 可分离卷积可分离卷积包括空间可分离卷积和深度可分离卷积。1.1 空间可分离卷积（Spatially Separable Convolutions）空间指的是[height, width] 两个维度；空间可分离卷积将[n*n]的卷积分成[1*n]和[n*1]两步进行计算。举例：一个3*3的卷积核，在5*5的feature map上进行计算，一共需要3*3*9=81次计算。同样，在空间可分离卷积中
0、前言首先看普通卷积，用pytorch定义为：nn.Conv2d(in_channels=3,
out_channels=4,
kernel_size=3) 它可以抽象表示为，堆叠体就是一个卷积核，和上图是对应的：1、组卷积分组卷积鼎鼎大名，不多介绍了，首先从下图来看下普通卷积和分组卷积的区别（左图是普通卷积，右图是分组卷积）无论哪一种卷积，输入特征图都是
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2023-08-10 20:56:38
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目录概述推导知识沙漠中的一点扩展如有纰漏错误，恳请指正:D0. 概述行列可分离卷积(separable convolution)主要应用于图像处理算法中，用于将一遍2D离散卷积(也称滤波，下文交替使用)操作分离成2遍1D卷积操作。如果图像像素数为，卷积核(也称卷积模板、模板)大小为，则行列分离卷积可以将时间复杂度由次乘法，简化到次乘法。行列可分离技术应用的前提是卷积核是可分离的。1. 推导a. 卷
可分离卷积可分离卷积包括空间可分离卷积(Spatially Separable Convolutions)和深度可分离卷积(depthwise separable convolution)。假设feature的size为[channel, height , width]空间也就是指：[height, width]这两维度组成的。深度也就是指：channel这一维度。空间可分离卷积具有如下特点乘法次
可分离卷积 任何看过MobileNet架构的人都会遇到可分离卷积（separable convolutions）这个概念。但什么是“可分离卷积”，它与标准的卷积又有什么区别？可分离卷积主要有两种类型：空间可分离卷积和深度可分离卷积。 1. 空间可分离卷积 从概念上讲，这是两者中较容易的一个，并说明了
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2020-04-28 09:32:00
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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). di
分组卷积 之间看分组卷积示意图。 不分组： 分两组： 分四组： 以此类推。当然，以上都是均匀分组的，不均分也是可以的。至于分组卷积有什么好处，很明显，可以节省参数量。假设不使用分组时，卷积核的参数量为： $n = k^2c_1c_2$ 其中$k,c_1,c_2$分别表示卷积核宽度，输入通道数，输出通
原创
2022-01-14 16:33:58
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torch.nn.functional.conv2d与深度可分离卷积和标准卷积前言F.conv2d与nn.Conv2dF.conv2d标准卷积考虑Batch的影响深度可分离卷积深度可分离卷积考虑Batch参考 前言是在研究训练过程中遇到的F.conv2d与nn.Conv2d也就是torch.nn.functional.conv2d实际上是torch.nn.Conv2d的另一个用法，可以直接指定卷
1. 深度可分离卷积（depthwise separable convolution） 在可分离卷积（separable convolution）中，通常将卷积操作拆分成多个步骤。而在神经网络中通常使用的就是深度可分离卷积（depthwise separable convolution）。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。那么一般的操作就是用32个
BN层的特点：对输入数据进行归一化处理，提高模型的泛化能力。 深度可分离卷积：将普通卷积替换为深度卷积和点卷积。 ...
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2021-08-14 16:27:00
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1. 常规卷积 2. 分组卷积 2. 深度可分离卷积 Depthwise Convolution + Pointwise Convolution 2.1 Depthwise Convolution 2.2 Pointwise Convolution Depthwise(DW)卷积与Pointwise
原创
2022-07-11 12:30:36
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文章目录分组卷积 Group Converlution1、由来和用途2、常规卷积和分组卷积的区别2.1、常规卷积：常规卷积的运算量：2.2、分组卷积：3、分组卷积的作用4、深度可分离卷积总结:先做分组卷积，再做1 x 1卷积深度可分离卷积代码参考博客: 分组卷积 Group Converlution1、由来和用途分组卷积最开始被使用在经典入门卷积神经网络AlexNet上，用于解决显存不足的问题。
参考博客：变形卷积核、可分离卷积？卷积神经网络中十大拍案叫绝的操作。pytorch微调网络Inception3 CNN网络架构演进：从LeNet到DenseNet1、inception的多分支卷积：最初的Inception的卷积如下：其是对输入进行多个卷积处理，往往比单一卷积核处理要好，然后再把处理后特征进行cat()操作。由于其计算量大，参数多。后来进行改进了，添加了1x1卷积核来减少
任何看过MobileNet架构的人都会遇到可分离卷积（separable convolutions）这个概念。但什么是“可分离卷积”，它与标准的卷积又有什么区别？可分离卷积主要有两种类型：空间可分离卷积（spatial separable convolutions）深度可分离卷积（depthwise separable convolutions）空间可分离卷积从概念上讲，这是两者中较容易的一个，并
深度可分离卷积提出了一种新的思路：对于不同的输入channel采取不同的卷积核进行卷积，它将普通的卷积操作分解为两个过程。
原创
2022-10-06 22:37:43
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