depthwise

论文笔记-混合卷积MixConv: Mixed Depthwise Convolutional Kernels

Hello，今天是论文阅读计划的第9天啦～调整计划后，现在都趁着早上最安静最无打扰的时候看论文，完成每天的论文阅读任务。今天我们介绍一篇混合卷积的内容，我最初找到这篇论文呢，是因为我自己做的论文，在思考怎么能让它更好的补获时序信息。所以现在会有意识的培养自己论文阅读的习惯，不断累积更多的想法，在未来突然有需要的时候，脑袋里不会空空如也。一、题目关键词解读MixConv:混合卷积，思考怎么混合法？大

Lyndsey·2024-01-16 16:57

【论文笔记合集】卷积神经网络之深度可分离卷积（Depthwise Separable Convolution）

本文作者：slience_me我看的论文地址：MobileNets:EfficientConvolutionalNeuralNetworksforMobileVisionApplications内容1.标准卷积假设输入为DF×DF×M，输出为输入为DF×DF×N，卷积核为DK×DK×M，共有N个卷积核进行卷积操作下图为标准的卷积过程，每个卷积核对输入的向量进行卷积操作，得到一个特征映射，共有N个卷

slience_me·2024-01-16 16:52

hjxu2016·2023-12-23 11:52

YOLO算法改进6【中阶改进篇】：depthwise separable convolution轻量化C3

常规卷积操作对于一张5×5像素、三通道（shape为5×5×3），经过3×3卷积核的卷积层（假设输出通道数为4，则卷积核shape为3×3×3×4，最终输出4个FeatureMap，如果有samepadding则尺寸与输入层相同（5×5），如果没有则为尺寸变为3×3深度可分离卷积逐通道卷积DepthwiseConvolutionDepthwiseConvolution的一个卷积核负责一个通道，一个

梦在黎明破晓时啊·2023-11-16 13:36

depthwise convolution/深度可分离卷积

综述：DepthwiseSeparableConvolution主要思想是对传统卷积做了一个分解：将传统卷积分成depthwise和pointwise两步来完成。

NCU_wander·2023-10-27 23:59

Diagonalwise Refactorization: An Efficient Training Method for Depthwise Convolutions笔记

论文地址：DiagonalwiseRefactorization:AnEfficientTrainingMethodforDepthwiseConvolutions##摘要DepthwiseConv由于减少了参数和乘加运算因而具备显着的性能优势。然而，在当前的深度学习框架中，使用GPU进行DepthwiseConv训练的速度很慢，因为它们的实现不能充分利用GPU的能力。为了解决这个问题，本文提出了

图波列夫·2023-10-25 09:59

模型部署踩坑(持续更新ing)

reshape,shortcut,nchw2nhwc等等)DNN以外的部分(前处理、后处理这些)踩坑2不能够完全依靠TensorRTTensorRT可以对模型做适当的优化，但是有上限计算密度低的1x1conv，depthwise

莫余·2023-10-21 06:09

dl----算法常识100例

1.depthwise卷积&&Pointwise卷积depthwise与pointwise卷积又被称为DepthwiseSeparableConvolution，与常规卷积不同的是此卷积极大地减少了参数数量

mmd_0912·2023-10-16 20:09

YOLOv7改进结构：结合DO-DConv卷积提升性能，构建高性能目标检测器

DO-DConv（Depthwise

IlgCrystal·2023-10-11 18:14

mobilenetV1和V2对比

假设卷积核大小为，输入通道数为，输出通道数为，输出特征图的宽和高分别为W和H，则：conv标准卷积的参数量为conv标准卷积的操作个数为MobileNetV1深度可分离卷积的使用：depthwise是输入通道之间的信息融合

LuDon·2023-09-28 22:56

MixNet: Mixed Depthwise Convolutional Kernels

arXiv：https://arxiv.org/abs/1907.09595Tensorflow版本：https://github.com/tensorflow/tpu/tree/master/models/official/mnasnet/mixnetPytorch版本：https://github.com/romulus0914/MixNet-PytorchabstractMixNet是谷歌大

sliderSun·2023-09-17 08:02

20211001:Trick篇-MixConv

1907.09595代码：https://github.com/linksense/MixNet-PyTorch[非官方]代码：https://github.com/leaderj1001/Mixed-Depthwise-Convolutional-Kerne

微风❤水墨·2023-09-17 07:59

普通卷积、Depthwise(DW)卷积、Pointwise(PW)卷积、Atrous卷积

转发https://blog.csdn.net/T_J_S/article/details/94629637https://www.zhihu.com/question/49630217普通卷积Depthwise

千羽QY·2023-09-13 19:10

耕地单目标语义分割实践——Pytorch网络过程实现理解

（三）深度可分离卷积（Depthwise-SeparableConvolution）在对深度可分离卷积具有一定的了解后，我产生了一种“既然模型参数大幅度减少了，那么该模型的运行时间应该也会

doll ～CJ·2023-08-26 02:49

深度可分离卷积（Depthwise Separable Convolution）

深度可分离卷积（DepthwiseSeparableConvolution）是一种卷积神经网络中常用的卷积操作，它在减少计算量的同时保持了较好的特征提取能力，因此被广泛用于轻量化的模型设计中。深度可分离卷积将标准卷积操作分解为两步：深度卷积（DepthwiseConvolution）和逐点卷积（PointwiseConvolution）。这种分解带来了以下几个优点： 1.减少参数量：标准

Make_magic·2023-08-18 19:11

论文阅读 | CVPR2017 | Xception: Deep Learning with Depthwise Separable Convolutions

一为什么读这篇Xception这个网络结构很早就知道了，也使用过，最早看到是在keras之父的《DeepLearningwithPython》这本书里，不过只是提了一下，说的不多。当时还有个感慨，怪不得用keras实现的Xception做的那么好，原来keras和Xception都是FrançoisChollet大神一个人搞的。这次读下原文，看下Xception的来龙去脉。二截止阅读时这篇论文的引

ktulu7·2023-08-13 11:59

MobileNet 深度可分离卷积（depthwise separable convolution）

简介MobileNet作为一个，轻量级的网络，可以在移动设备上进行训练，关键是采用了深度可分离卷积（depthwiseseparableconvolution）来提高效率，下面注重介绍介绍深度可分离卷积。传统卷积方法假设输入特征图大小为DF×DF×MD_F×D_F×MDF×DF×M，输出特征图大小为DF×DF×ND_F×D_F×NDF×DF×N，卷积核大小为DK×DK×MD_K×D_K×MDK×D

木禾DING·2023-07-29 17:40

轻量级网络CNN系列（二）：GhostNetV2

欢迎关注公众号–AICV与前沿欢迎关注公众号–AICV与前沿回顾（1）Depthwise与Pointwise卷积DW卷积的一个卷积核负责一个通道，例如对一个3×5×5的图片，输出通道数要与输入通道数相同

梦坠凡尘(AICV与前沿)·2023-07-17 01:18

计算机视觉面试

计算机视觉(AI)面试大全_计算机视觉面试_大黑山修道的博客-CSDN博客深度可分离卷积（DepthwiseSeparableConvolution）：Depthwise卷积与Pointwise卷积_pointwiseconvwithchannelattention

xiaocong1990·2023-04-20 01:01

深度可分离卷积-Depthwise Separable Convolution的理解以及pytorch实现

深度可分离卷积主要分为两个过程，分别为逐通道卷积（DepthwiseConvolution）和逐点卷积（PointwiseConvolution）。逐通道卷积DepthwiseConvolutionDepthwiseConvolution的一个卷积核负责一个通道，一个通道只被一个卷积核卷积，这个过程产生的featuremap通道数和输入的通道数完全一样。卷积核的计算量为：3x3x3=27逐点卷积P

ZzBoAYU·2023-04-19 12:47

第28步机器学习分类实战：Catboost建模

文章目录前言一、Python调参（1）建模前的准备（2）Catboost的调参策略（3）Catboost调参演示（A）先默认参数走一波（B）开整Model1（SymmetricTree）（C）开整Model2（Depthwise

Jet4505·2023-04-19 07:05

tf.nn.depthwise_conv2d()使用

,strides,padding,rate=None,#意思同conv的dilation，但是只有两个元素的list，[x,y]name=None,data_format=None)2、参数说明2.1depthwise_conv2d

友人小A·2023-04-17 17:56

深度学习SOTA网络简析

MobileNet一言以蔽之：DepthWise卷积+PointWise卷积，就是指在FeatureMap内部卷积和纯粹FeatureMap之间卷积相结合取

陈国文21·2023-03-25 00:11

2020-10-15 深度可分离卷积

Joe.Zhaohttps://zhuanlan.zhihu.com/p/92134485一些轻量级的网络，如mobilenet中，会有深度可分离卷积depthwiseseparableconvolution，由depthwise

滴答大·2023-03-17 04:09

MobileNetV2简单理解

MobileNetV2是对MobileNet的改进，主要引入了一下几个关键点：（1）使用了深度可分离卷积方法，主要包括两个操作，一个是depthwise卷积，然后后面跟着一个1×\times×1的正常卷积

翔心未来·2023-02-01 14:36

mobilenev2_part

但是它也存在局限，表现为Depthwise卷积的Kernel数取决于上一层的Depth，无法随意改变。MobileNetV2克服了这一局限[2]。扩增输入通道数在之前的博客

看不见我呀·2023-02-01 14:05

Depthwise 卷积，Pointwise 卷积与普通卷积的区别

Depthwise卷积，Pointwise卷积与普通卷积的区别月亮299于2022-04-1119:59:15发布2310收藏34分类专栏：深度学习文章标签：深度学习人工智能计算机视觉cnn版权深度学习专栏收录该内容

好一点，更好一点·2023-01-30 23:58

【图像分类—Xception】Xception: Deep Learning with Depthwise Separable Convolutions

Xception:DeepLearningwithDepthwiseSeparableConvolutions摘要我们将卷积神经网络中的Inception模块解释为是常规卷积和深度可分离卷积操作（深度卷积然后是点向卷积）之间的中间步骤。因此，可以将深度方向上可分离的卷积理解为具有最大数量塔架的Inception模块。这项观察结果导致我们提出了一种受Inception启发的新型深度卷积神经网络体系结

gkm0120·2023-01-14 12:26

关于模型推理速度

一些低FLOPs的模型efficientNet，ghostnet等，在GPU上的推理速度并不会比resnet快，原因是深度可分离卷积depthwise这里操作具有大量的数据读写，比普通卷积高好几个量级，

墨水兰亭·2023-01-05 01:09

Depthwise Convolution、Pointwise Convolution、Seperable Conolution、常规 convolution对比

参照文章：卷积网络基础知识1、概念在Google的Xception以及MobileNet论文中均有描述。2、同样是得到4张Featuremap，SeparableConvolution的参数个数是常规卷积的约1/3。因此，在参数量相同的前提下，采用SeparableConvolution的神经网络层数可以做的更深。

木槿qwer·2023-01-04 10:39

【精读AI论文】Xception ------(Xception: Deep Learning with Depthwise Separable Convolutions）

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3.Priorwork（前人工作介绍）4.TheXceptionarchitecture（Xception结构介绍）5.Experimentalevaluation（实验）总结前言：今天搞一下inception最后一个论文，Xception，该论文发表在CVPR2017。看这篇论文之前建议看

深度不学习！！·2023-01-01 08:41

卷积神经网络之深度可分离卷积（Depthwise Separable Convolution）

移动端设备的硬件性能限制了神经网络的规模。本文尝试解释一种被称为DepthwiseSeparableConvolution的卷积运算方式。它将传统卷积分解为DepthwiseConvolution与PointwiseConvolution两部分，有效的减小了参数数量。卷积神经网络在图像处理中的地位已然毋庸置疑。卷积运算具备强大的特征提取能力、相比全连接又消耗更少的参数，应用在图像这样的二维结构数据

AI小白一枚·2022-12-31 08:15

3D卷积和去(反)卷积

本文介绍两种卷积:3D卷积去卷积下篇文章介绍:空洞卷积depthwise卷积3D卷积最近在读论文的时候，有好几个地方提到了3D卷积，一直不懂是怎么操作的，看了一部分资料:3DConvolutionalNeuralNetworksforHumanActionRecognitionCSDN

zhulf0804·2022-12-27 18:44

深度可分离卷积（Depthwise seperable convolution）

、深度可分离卷积（Depthwiseseparableconvolution）一些轻量级的网络，如mobilenet中，会有深度可分离卷积depthwiseseparableconvolution，由depthwise

冰雪棋书·2022-12-27 01:55

Pytorch 深度可分离卷积和MobileNet_v1

Pytorch深度可分离卷积和MobileNet_v11.深度可分离卷积卷积过程Depthwise过程Pointwise过程2.优势创新计算加速参数量降低乘法运算次数降低通道区域分离3.网络结构pytorch

TES·Rooike·2022-12-27 01:25

(八)深度可分离卷积(Depthwise Separable Convolution，DSC)

文章目录1.常规卷积神经网络2.深度可分离卷积(DepthwiseSeparableConvolution，DSC)2.1Depthwise的逐通道卷积2.2Pointwise的逐点卷积2.3总结参考资料欢迎访问个人网络日志知行空间深度可分离卷积

恒友成·2022-12-27 01:24

深度可分离卷积（depthwise separable convolutions）

深度可分离卷积depthwiseseparableconvolution是由depthwise(DW)和pointwise(PW)两个部分结合起来，用来提取特征featuremap。

interesting233333·2022-12-27 01:23

MobileNetV1 之 Depthwise separable convolution（深度可分离卷积）

MobileNetV1之Depthwiseseparableconvolution（深度可分离卷积）MobileNetV1是2017年提出的，最核心的创新点就是提出了深度可分离卷积。下面进行详细的介绍，以方便理解深度可分离卷积。（论文链接：MobileNets:EfficientConvolutionalNeuralNetworksforMobileVisionApplications）以普通卷积

zw_11717·2022-12-27 01:23

17 - ConvMixer论文原理以及其PyTorch源码实现

文章目录1.ConvMixer论文1.1论文背景1.2论文结论2.ConvMixer主要思路2.1normal-convolution2.2depthwise-convolution2.3pointwise-convolution2.4ConvMixer

取个名字真难呐·2022-12-21 06:09

【论文阅读】MobileNet V2——MobileNetV2: Inverted Residuals and Linear Bottlenecks

InvertedResidualsandLinearBottlenecks主要亮点是提出了带线性瓶颈层的倒残差结构回顾MobileNetV1，主要是将普通Conv转换为dw和pw，但是在dw中训练出来可能会很多0，也就是depthwise

每个人都是孙笑川·2022-12-15 10:41

李宏毅机器学习作业13——网络压缩，模型剪枝，知识蒸馏，Depthwise Separable Convolution

理论参见：高效深度学习软硬件设计——神经网络压缩、Pruning模型剪枝、权值共享、低秩近似_iwill323的博客-CSDN博客目录任务和数据集任务描述数据集导包辅助函数数据处理显示文件夹和文件数量transformsDataset数据加载函数分类模型训练加载数据集训练函数进行训练推断加载数据architecturedesign概念DepthwiseSeparableConvolution建立模

iwill323·2022-12-15 06:28

卷积核里面的参数怎么来的_深度可分离卷积（Depthwise separable convolution）

、深度可分离卷积（Depthwiseseparableconvolution）一些轻量级的网络，如mobilenet中，会有深度可分离卷积depthwiseseparableconvolution，由depthwise

weixin_39669265·2022-12-06 14:09

从理论到实践谈谈分组卷积（Group Convolution）与深度卷积（Depthwise Convolution）之间的联系

二者之间的联系一、分组卷积二、深度卷积1.介绍2.实例一、分组卷积在各种卷积方式汇总的文章中详细描述了分组卷积相关内容及实现方式：https://blog.csdn.net/qq_43665602/article/details/126708012此处粗略复习一下：在进行标准卷积时，通常采用多组过滤器得到期望的输出，而每个过滤器都使用与输入特征通道数相同的多个卷积核叠加构成。而对于分组卷积，我们通

NorthSmile·2022-12-06 00:11

各种卷积方式的最全讲解

文章目录一：卷积的定义二：标准卷积1.1D卷积Ⅰ：一维Full卷积Ⅱ：一维Same卷积Ⅲ：一维Valid卷积Ⅳ：三种一维卷积的相互关系2.2D卷积3.3D卷积三：转置卷积四：Separable卷积五：Depthwise

江南綿雨·2022-12-05 14:23

【Xception】《Xception: Deep Learning with Depthwise Separable Convolutions》

CVPR-2017（soloCVPR，???）作者介绍github：https://github.com/fcholletlinkedin：https://www.linkedin.com/in/fchollettwitter：https://twitter.com/fcholletgooglescholar：https://scholar.google.com/citations?user=Vf

bryant_meng·2022-12-05 12:03

【卷积网络】DO-Conv: Depthwise Over-parameterized Convolutional Layer论文速读笔记

文章目录基本信息核心逻辑优势基本信息论文：https://arxiv.org/pdf/2006.12030.pdf代码：https://github.com/yangyanli/DO-Conv核心逻辑上图是卷积核在一个滑动窗口区域上的一次标准卷积操作，注意这里没有滑动的过程，就是一次卷积操作。其中M和N是卷积核在两个spatial方向上的大小，比如我们一般使用3*3卷积核，那这里就是M=3和N=3

qq_43004066·2022-12-03 11:09

人工智能面试总结-卷积

说说为什么可分离卷积中Depthwise卷积后还要进行pointwise卷积？说说分组卷积？说说三维卷积？说说

啥都生·2022-12-03 09:08

MobileNet的理解

depthwiseconvolution和pointwiseconvolutionDepthwiseconvolution和标准卷积不同，对于标准卷积其卷积核是用在所有的输入通道上（inputchannels），而depthwise

芋辕-·2022-12-01 16:14

Tensorrt+PyTorch+Win10部署

（视频/案例讲解）【TENSORRT】——双线性上采样插件（提供源码）tensorrt加速enet上采样和下采样_TensorRT-upsample(上采样)TensoRT学习——groupconv与depthwise_conv

我想去拉萨·2022-11-29 15:30

深度可分离网络－－》depthwise separable convolution

前言：这里只是对比一下深度可分离网络和标准网络的区别。传统的标准卷积，这是一步完成的。图一（左）代表宽度和高度为，通道数为的特征图，通过个宽度和高度为的卷积核进行特征提取，这里的卷积核的通道都为，最后得到的特征图。这里生成的要把通道为的特征图进行合并，既每一个最后合并为一个的特征图，所以最后得到的是。参数计算：深度可分离卷积：这是分两步计算的传统上是直接使用N个通道的卷积核进行特征提取，再进行组合

ypp1·2022-11-28 17:55

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