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
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2024-01-21 13:57:09
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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
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2023-12-26 20:59:08
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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
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2024-05-16 10:02:01
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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
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2023-12-15 20:44:54
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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
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2024-08-08 10:42:01
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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
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2023-11-24 23:02:12
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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
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2023-11-26 16:03:53
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【深度可分离卷积网络】Xception 网络解析 文章目录【深度可分离卷积网络】Xception 网络解析1. 介绍1.1 Xception 与 Inception 的联系1.2 Xception 与 MobileNet1.3 关于深度可分离卷积2. Xception 模型架构3. 实验结果4. 参考 1. 介绍论文地址：Xception: Deep Learning with Depthwise
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2024-10-25 13:31:53
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随着深度神经网络做的的发展，网络的结构越来越复杂，我们也很难确定每一层的输入结构，输出结构以及参数等信息，这样导致我们很难在短时间内完成debug。因此掌握一个可以用来可视化网络结构的工具是十分有必要的。类似的功能在另一个深度学习库Keras中可以调用一个叫做model.summary()的API来很方便地实现，调用后就会显示我们的模型参数，输入大小，输出大小，模型的整体参数等，但是在PyTorc
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
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2023-11-10 22:36:42
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0. 摘要 该论文对Inception模块做了新的解释，认为Inception模块是常规卷积神经网络到深度可分离卷积神经网络的过渡手段，基于这种思想，深度可分离卷积可以看作一个具有最大数量tower的Inception模块(tower是指Inception模块中各个path的数量)。这样通过使用深度可分离卷积来代替Inception模块产生了一个新的网络架构，即Xception(Ex
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。
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2024-05-29 07:23:02
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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
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2024-01-10 15:17:30
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写在前面今天有一个小小的idea,需要用到分组卷积,于是我翻开了notebook,发现之前对两种卷积的分析都太简单了,这次再复习竟不知道啥是啥,于是痛定思痛,决定以后把经典的东西,都仔仔细细地写在这里,供大家批评,鞭策自己进步！请注意题目顺序先分组卷积再深度可分离卷积,后面就知道为什么一定要按这样的顺序了。[一]分组卷积(Group conv)论文地址：https://arxiv.o
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2024-10-25 13:18:38
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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
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2024-08-03 19:28:55
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1. 分组卷积(Group Convolution)分组卷积最早出现在AlexNet中，如下图所示。在CNN发展初期，GPU资源不足以满足训练任务的要求，因此，Hinton采用了多GPU训练的策略，每个GPU完成一部分卷积，最后把多个GPU的卷积结果进行融合。 接下来回顾一下常规卷积是怎样进行的，假设输入的特征图(Tensor)的shape为，输出通道数为，那么，卷积过程中就会有个卷积核(Conv
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2023-12-26 20:59:43
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文章目录1.常规卷积神经网络2.深度可分离卷积(Depthwise Separable Convolution，DSC)2.1 Depthwise的逐通道卷积2.2 Pointwise的逐点卷积2.3 总结参考资料 深度可分离卷积（Depthwise Separable Convolution，DSC）最早出现在巴黎綜合理工學院(cmap ecole polytechnique)的Laurent
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2024-10-25 13:24:32
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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
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2024-03-27 14:56:48
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