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
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
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
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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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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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. 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
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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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
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
本文传送机深度可分离卷积原理Depthwise过程 Pointwise过程深度可分离卷积的特点与传统卷积的结构区别与传统卷积的速度区别参数量降低计算速度更快将图像的区域和通道分离深度可分离卷积原理深度可分离卷积是MobileNet的核心，MobileNet是谷歌提出的移动端轻量化网络。标准的卷积网络的一个卷积核在卷积时，对应图像中的所有通道均被同时考虑。问题在于，为什么一定要同时考虑图像
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2023-09-07 15:18:16
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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
任何看过MobileNet架构的人都会遇到可分离卷积（separable
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2022-06-18 00:00:45
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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
在计算资源受限制的移动端设备上，常规的卷积操作由于运算量大，经常难以满足实际运行速度的要求，这时，深度可分离卷积（Depthwise Separable Convolution）就排上了用场。深度可分离卷积是由Depthwise(DW)卷积与Pointwise(PW)卷积组成。该结构和常规卷积类似，可用来提取特征，但相比常规卷积，其参数量和运算成本较低。所以在一些轻量级网络中经常会用到此类结构，如
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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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
