本文目录ConvGroup ConvDepthwise Separable Convolution1. Depthwise Conv2. Pointwise Conv Conv首先是常规卷积，假设我们有一张的特征图，现在想得到一张的图，如果直接使用卷积操作，大卷积核（包含channel，3维）一共有10个，每个大小为。代码及计算过程如下图所示conv = nn.Conv2d(6, 10, ker
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2023-08-11 21:30:48
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深度可分离卷积（Depthwise Convolution）是一种有效的卷积操作，特别是在移动设备和嵌入式系统中应用广泛。本文将详细介绍如何在Python中实现深度可分离卷积的过程，包括环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、排错指南以及扩展应用。
## 环境准备
### 软件要求
- Python 3.6及以上
- TensorFlow 2.x 或 PyTorch 1.x
- NumPy
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Mon Sep 3 20:24:28 2018
@author: www
"""
import numpy as np
import torch
from torch import nn
from torch.autograd import Variable
import torch.nn.functional a
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2024-10-21 13:29:28
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深度学习笔记其六：现代卷积神经网络和PYTORCH1. 深度卷积神经网络（AlexNet）1.1 学习表征1.1 缺少的成分：数据1.2 缺少的成分：硬件1.2 AlexNet1.2.1 模型设计1.2.2 激活函数1.2.3 容量控制和预处理1.3 读取数据集1.4 训练AlexNet1.5 小结2. 使用块的网络（VGG）2.1 VGG块2.2 VGG网络2.3 训练模型2.4 小结3. 网
在图像分割以及其他领域可能会看到转置卷积，但是查看官方文档好像理解也有点困难，网上的博客好像也没写太清楚，特别是转置卷积内部的运算过程，个人觉得只有真正了解了转置卷积的内部运算过程，才能掌握转置卷积，只记公式是无法掌握转置卷积的。此外由于最近在复现 TSGB算法需要，将 转置卷积整理了下，希望对各位小伙伴有帮助！卷积运算不会增大 input 的尺度，通常是不变，或者降低 而转置卷积则可以用来增大
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2023-10-16 00:05:21
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深度学习导论（3）PyTorch基础一. Tensor-Pytorch基础数据结构二. Tensor索引及操作1. Tensor索引类型2. Tensor基础操作3. 数值类型4. 数值类型操作三. Tensor与Numpy的互操作1. 小案例2. 序列化Tensor-torch方式3. 序列化Tensor-h5py方式四. Tensor on GPU五. Tensor operations1.
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2023-12-18 10:42:34
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前言转置卷积，学名transpose convolution，在tf和torch里都叫这个。 有时在论文里可以看到别人叫它deconvolution（反卷积），但这个名词不合适。 因为转置卷积并非direct convolution的逆运算(reverse)，并不能还原出原张量，所以叫它逆卷积是错的。 只是从形状上看，其结果的形状等同于原张量的形状。写这篇文章是因为网上介绍转置卷积的博客， 都讲不
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2024-04-18 15:39:24
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TensorFlow里面的padding只有两个选项也就是valid和samepytorch里面的padding么有这两个选项，它是数字0,1,2,3等等，默认是0所以输出的h和w的计算方式也是稍微有一点点不同的：tf中的输出大小是和原来的大小成倍数关系，不能任意的输出大小；而nn输出大小可以通过padding进行改变nn里面的卷积操作或者是池化操作的H和W部分都是一样的计算公式：H和W的计算cl
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2023-10-10 11:11:29
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文章目录前言：1.Abstract（摘要）2.Introduction（引言）2.1 初始假设2.2 进一步假设前言：今天搞一下inception最后一个
原创
2022-10-28 11:03:29
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目录： 1、什么是depthwise separable convolution? 2、分析计算量、flops 3、参数量 4、与传统卷积比较 5、reference
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2019-08-05 16:12:00
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FCN:Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation (CVPR2015)https://arxiv.org/pdf/1411.4038.pdfPyTorch: https://github.com/ZijunDeng/pytorch-semantic-segmentation第一篇将CNN引入image segmentat...
原创
2022-08-05 17:55:15
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首先介绍一下函数的参数列表：tf.nn.depthwise_conv2d(input,filter,strides,padding,rate=None,name=None,data_format=None)除去name参数用以指定该操作的name，data_format指定数据格式，其他共有5个参数 input： 指需要做卷积的输入图像，要求是一个4维Tensor，具有[batch, heig
原创
2022-04-19 09:47:59
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论文地址： MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applicationsarxiv.org MobileNet的核心就是Depthwise separable convolution（深度可分离
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2021-07-09 14:45:38
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Xception: Deep Learning with Depthwise Separable Convolutions论文链接：https://arxiv.org/pdf/1707.01083.pdfPyTorch：https://github.com/shanglianl
原创
2022-08-06 00:03:00
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目录
举例
单个张量与多个卷积核在深度上分别卷积
参考资料
举例
如下张量x和卷积核K进行depthwise_conv2d卷积
结果为：
depthwise_conv2d和conv2d的不同之处在于conv2d在每一深度上卷积，然后求和，depthwise_conv2d没有求和这一步，对应代码为：
import tensorflow as tf
# [
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2019-08-20 10:17:00
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本文接《
模型汇总16 各类Seq2Seq模型对比及《Attention Is All You Need》中技术详解
》，继续介绍Seq2Seq模型。本文主要内容整理自Google最近放出的论文《Depthwise Separable Convolutions for Neural Machine Translation》。
1、问题提出 基于RNN（LSTM、GRU）的Seq2Seq模型
原创
2023-06-23 07:46:40
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Depthwise Separable Convolution 1.简介 Depthwise Separable Convolution 是谷歌公司于2017年的CVPR中在论文”Xception: deep learning with depthwise separable convolution
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2018-07-07 22:13:00
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