【DL基础】深度可分离卷积
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(PW)卷积,合起来被称作Depthwise Separable Convolution(参见Google的Xception),该结构和常规卷积操作类似,可用来提取特征,但相比于常规卷积操作,其参数量和运算成本较低。所以在一些轻量级网络中会碰到这种结构如MobileNet。
Depthwise Convolution完成后的Feature map数量与输入层的depth相同,但是这种运算对输入层的每个channel独立进行卷积运算后就结束了,没有有效的利用不同map在相同空间位置上的信息。因此需要增加另外一步操作来将这些map进行组合生成新的Feature map,即接下来的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,M为上一层的depth。所以这里的卷积运算会将上一步的map在深度方向上进行加权组合,生成新的Feature map。有几个Filter就有几个Feature map。
参考
1. 卷积神经网络中的Separable Convolution;
2. 深度可分离卷积_知乎;
3. Xception: Deep Learning with Depthwise Separable Convolutions, François Chollet;
4. MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications;
完
心正意诚,做自己该做的事情,做自己喜欢做的事情,安静做一枚有思想的技术媛。
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