depthwise 第2页

深度可分离卷积、空洞卷积、反卷积、感受野计算、上采样

文章目录输出特征图尺寸的计算Depthwise卷积和Pointwise运算成本比较低空洞卷积反卷积上采样输出特征图尺寸的计算Depthwise卷积和Pointwise运算成本比较低如何计算？

Stdleohao·2022-11-28 15:07

深度学习网络结构笔记----Depthwise卷积与Pointwise卷积--深度可分卷积-- GoogleNet，Xception，MobileNetv1--v3

目录1，常规卷积操作1，什么是DepthwiseConvolution3，什么是PointwiseConvolution4，参数对比5，DepthwiseSeparableConvolution（深度可分卷积）5.1GoogleNet5.2Xception5.2.1Xception的演变过程5.2.2Xception架构5.3MobileNet结构5.3.1MobileNetV1的基本结构5.3.

YOULANSHENGMENG·2022-11-23 12:41

Depthwise separable conv

本王有话说：这俩属于是做轻量化绕不开的经典工作，盘踞武林好多年，我们的目标学会并企图超越它。分组卷积（Groupconv）paper原理分组卷积,即ResNeXt的亮点,受Inception和AlexNet的启发产生。Inception中提到,对于卷积来说,卷积核可以看做一个三维滤波器:通道维+空间维(特指特征图的W和H),常规的卷积操作其实就是实现通道相关性和空间相关性的联合映射。Incepti

猴子请来的救兵�·2022-11-23 09:15

【深度学习】各种经典卷积之Depthwise卷积

出自MobileNetV11.传统卷积2.DW卷积卷积核channel=1输入特征矩阵channel=卷积核个数=输出特征矩阵channel（图出自B站霹雳巴拉视频）

大厂ballballyou·2022-11-21 17:16

深度可分离卷积神经网络与卷积神经网络

接触到了深度可分离卷积神经网络，其是对卷积神经网络在运算速度上的改进，具体差别如下：一些轻量级的网络，如mobilenet中，会有深度可分离卷积depthwiseseparableconvolution，由depthwise

彭祥.·2022-11-20 08:55

Tensorflow实战学习(十四)【卷积层、激活函数、池化层、归一化层、高级层】

tf.nn.depthwise_conv2d，一个卷积层输出边接到另一个卷积层输入，创建遵循Inception架构网络RethinkingtheInceptionArchitect

风神修罗使·2022-11-04 13:27

MobileNet V1 V2系列学习笔记

2.深度可分离卷积标准卷积的作用是过滤特征并合并，而深度可分离卷积将标准卷积的过滤与组合分开做，分解为：深度卷积(Depthwise)和逐点卷积(Pointwise)。

ToLiveXX·2022-10-25 17:01

深度可分离卷积（DepthwiseSeparableConvolution）：Depthwise卷积与Pointwise卷积

0、前言1、深度可分离卷积1.1depthwise卷积1.2pointwise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。

我是一个对称矩阵·2022-10-13 07:59

DepthwiseConv2D和Conv2D详解

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卷积，不求和。

人工智能和FPGA AI技术·2022-10-01 07:01

华为GhostNet

近几年来有各种移动端网络架构设计，大部分都是从减少卷积计算量的思路出发，谷歌出品的Mobilenet系列是提出了「Depthwise+Pointwise卷积」来减少计算量，旷视则是提出「通道混洗」，利用转置操作

just-solo·2022-09-15 14:27

MobileNetV1，V2，V3

参考：《这就是神经网络5：轻量化神经网络--MobileNetV1、MobileNetV2、ShuffleNetV1、ShuffleNetV2》《模型结构搜索之MobileNetv3》附录一Depthwise

David-Chow·2022-08-16 17:26

深度学习机器学习面试题——卷积与池化

请介绍一下为什么Depthwise卷积后还要进行pointwise卷积卷积的底层实现/加速技巧1x1卷积有什么作用CNN有什么特点和优势说说你

冰露可乐·2022-06-21 07:53

MobileNet-V1 阅读记录

但是深度可分离卷积也存在隐患：Depthwise的kernel只有单通道，维度太小，在Relu激活后

xungeer29·2022-06-15 07:38

第五周作业：卷积神经网络（Part3）

MobileNetV1网络简要阅读谷歌2017年的论文《MobileNets:EfficientConvolutionalNeuralNetworksforMobileVisionApplications》，体会Depthwise

creami11·2022-06-14 17:59

Depthwise 卷积，Pointwise 卷积与普通卷积的区别

2Depthwise卷积原理：Depthwise卷积的一个卷积核只负责一个通道，一个卷积核只与一个通

月亮299·2022-04-14 07:06

解析Yolox的 Conv = DWConv if depthwise else BaseConv

在YoloX源码中有这样一句：Conv=DWConvifdepthwiseelseBaseConv其含义如下：YoloX中存在两种卷积操作BaseConv和DWConv1、BaseConv基础卷积操作：卷积（nn.BatchNorm2d）->batch归一化（nn.BatchNorm2d）->激活函数2、DWConv深度卷积：基础卷积（BaseConv）->卷积核大小为1，步长为1的卷积所以在Yo

未闻其名的伟·2022-03-18 05:15

基于FPGA的MobileNet V2卷积神经网络加速器

下图是MobileNetV2中的一个基本模块可以看到，该模块由三个卷积组成，第一第三个卷积是标准的1x1卷积，起到升维和降维的作用，而中间的是一个depthwise卷积，每一个卷积层之后，都紧接着

FPGA硅农·2022-03-01 07:53

目标检测 --- Depthwise Convolution（深度可分离卷积）原理与思考

目标检测—DepthwiseConvolution（深度可分离卷积）原理与思考最近在研究mobilenet，其中有一层网络结构–DepthwiseConvolution（深度可分离卷积），然后就拎出来仔细研究下~参考：https://cloud.tencent.com/developer/article/1453992https://www.zhihu.com/question/265434464

A big bliss·2022-02-19 15:12

ML和DL中一些知识点

comeo·2021-10-12 15:42

Mobilenet 网络结构-Depthwise Separable Convoltion

1）常规卷积运算假设输入层为一个大小为64×64像素，三通道的彩色图片。经过一个包含4个filter的卷积层，最终输出4个FeatureMap，并且尺寸与输入层相同。此时卷积层共4个filter，每个filter包含3个kernel，每个kernel的大小为3×3,因此卷积层的参数量如下计算：N_std=4×3×3×3×3=1082SeparableConvolution核心思想是将一个完整的卷积

368chen·2020-09-14 19:35

深度学习（七十）darknet 实现编写mobilenet源码

一、添加一个新的网络层(1)parse.c文件中函数string_to_layer_type，添加网络层类型解析：if(strcmp(type,"[depthwise_convolutional]")=

hjimce·2020-09-13 15:33

TensorFlow之卷积函数（conv2d、depthwise_conv2d、separable_conv2d）

卷积函数是卷积神经网络（CNN）非常核心和重要的函数，在搭建CNN时经常会用到，因此较为详细和深入的理解卷积函数具有十分重要的意义。1、tf.nn.conv2d(input,filter,strides,padding,use_cudnn_on_gpu=None,name=None)：在给定4维的输入和过滤器的张量时，计算一个2维卷积。参数详解：input：输入的参数或者说是图像tenors,in

Yimu_Zhang·2020-09-13 05:56

Depthwise卷积convolution

不同于常规卷积操作，DepthwiseConvolution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。上面所提到的常规卷积每个卷积核是同时操作输入图片的每个通道。同样是对于一张5×5像素、三通道彩色输入图片（shape为5×5×3），DepthwiseConvolution首先经过第一次卷积运算，不同于上面的常规卷积，DW完全是在二维平面内进行。卷积核的数量与上一层的通道数相同（通道和

T_J_S·2020-09-13 04:17

Xception来源论文《Xception: Deep Learning with Depthwise Separable Convolutions》读后总结

Xception来源论文《Xception:DeepLearningwithDepthwiseSeparableConvolutions》读后总结）前言文章主要内容与贡献设计了Xception网络探究了不同数据集对网络的影响探究了点（pointwise）卷积后非线性激活函数对深度网络的影响前言这是一些对于论文《DeepLearningwithDepthwiseSeparableConvolutio

geek12138_·2020-09-11 23:14

Xception: Deep Learning with Depthwise Separable Convolutions论文笔记

摘要：这篇论文主要讲了如何从传统的卷积演化到深度可分离卷积，并提出了Xception架构。一、从传统卷积到深度可分离卷积：传统的卷积一系列卷积串行堆叠在一起，用来提取特征，这样做的好处是能让特征图不同的通道上空间关系建立联系，因为每个输出的通道都是由输入特征图上所有通道上空间信息的融合，典型的网络架构比如VGG,如下：后来，Inception想让特征图中的通道部分解耦，即将互相独立的信息分别放入不

xuefengxiaoyang·2020-09-11 23:13

Depthwise Separable convlution | 举例详细解释

例如：上一层的输出为100x100x128，经过具有256个输出的5x5卷积层之后(stride=1，pad=2)，输出数据为100x100x256。其中，卷积层的参数为128x5x5x256。假如上一层输出先经过具有32个输出的1x1卷积层，再经过具有256个输出的5x5卷积层，那么最终的输出数据仍为为100x100x256，但卷积参数量已经减少为128x1x1x32+32x5x5x256，大约

维尼弹着肖邦的夜曲·2020-09-11 23:08

深度可分离卷积结构（depthwise separable convolution）计算复杂度分析

https://zhuanlan.zhihu.com/p/28186857这个例子说明了什么叫做空间可分离卷积，这种方法并不应用在深度学习中，只是用来帮你理解这种结构。在神经网络中，我们通常会使用深度可分离卷积结构（depthwiseseparableconvolution）。这种方法在保持通道分离的前提下，接上一个深度卷积结构，即可实现空间卷积。接下来通过一个例子让大家更好地理解。假设有一个3×

weixin_33856370·2020-09-11 22:07

深度学习之depthwise separable convolution,计算量及参数量

目录：1、什么是depthwiseseparableconvolution?2、分析计算量、flops3、参数量4、与传统卷积比较5、reference转载于:https://www.cnblogs.com/qinduanyinghua/p/11303648.html

weixin_30918415·2020-09-11 22:26

Inception系列4_Xception： Deep Learning with Depthwise Separable Convolutions

Xception：DeepLearningwithDepthwiseSeparableConvolutions作者：Franc¸oisChollet卷积层的作用是既要学习二维信息，也要学习三维信息。为了使得这种学习简单高效，inception将其分解为一系列的操作，独立的学习二维和三维特征。首先通过一系列的1X1关注与三维相关性，映射到3~4个独立的比输入更小的空间，然后在通过3x3或者5x5的卷

sunyao_123·2020-09-11 22:43

深度学习中组卷积(Group convolution)、深度卷积(Depthwise Convolution)以及深度可分离卷积(Depthwise Separable Convolution)的区别

在轻量化网络中，经常使用组卷积、深度卷积或是深度可分离卷积来降低FLOPs，那么三者的区别在哪里呢？下面总结一下。一、标准卷积下面是用一个卷积核对输入特征做一次卷积，得到的输出特征的通道为1。二、组卷积组卷积是将输入特征按通道分为g组，每组特征中的通道数为Cing\frac{C_{in}}{g}gCin，所以相应的卷积核的大小也变了，通道数变少了。每次卷积后的特征按通道concat输出特征。当分组

shentu7·2020-09-11 22:52

轻量级网络论文：Xception: Deep Learning with Depthwise Separable Convolutions及其PyTorch实现

Xception:DeepLearningwithDepthwiseSeparableConvolutions论文链接：https://arxiv.org/pdf/1610.02357.pdfPyTorch：https://github.com/shanglianlm0525/PyTorch-NetworksPyTorch代码：importtorchimporttorch.nnasnnimport

mingo_敏·2020-09-11 22:19

Xception: Deep Learning with Depthwise Separable Convolutions

代码请见:https://github.com/Cadene/pretrained-models.pytorch/blob/master/pretrainedmodels/models/xception.py"""Portedtopytorchthanksto[tstandley](https://github.com/tstandley/Xception-PyTorch)@author:tsta

seamanj·2020-09-11 22:47

深度可分离卷积Depthwise Separable Convolution

从卷积神经网络登上历史舞台开始，经过不断的改进和优化，卷积早已不是当年的卷积，诞生了分组卷积（Groupconvolution）、空洞卷积（Dilatedconvolution或Àtrous）等各式各样的卷积。今天主要讲一下深度可分离卷积（depthwiseseparableconvolutions），这是Xception以及MobileNet系列的精华所在。对于卷积来说，卷积核可以看做一个三维的

菜鸟知识搬运工·2020-09-11 22:07

[Paper note] Xception: Deep Learning with Depthwise Separable Convolutions

paperIntuitionInceptionseriesConvmapscross-channelcorrelationandspatialcorrelationatthesametime.Inceptionmodulemakesthisprocesseasierandmoreefficientbyexplicitlyfactoringitintoaseriesofoperationsthatw

chn13·2020-09-11 21:36

【轻量级网络】Xception -- Deep Learning with Depthwise Separable Convolutions

depthwiseseparableconv=depthwiseconv+pointwiseconv一、MotiveInception是性能最好的骨干网之一,用很少的参数可以学习到很丰富的特征。Inceptionv3的基本模块结构如下：filter在三维空间（2空间维度和1通道维度）进行学习，需要同时学习空间相关性和通道相关性(cross-channelcorrelationsandspatial

1273545169·2020-09-11 21:47

Xception:Deep Learning with Depthwise Separable Convolutions/深度可分离卷积

Xception在论文Xception:DeepLearningwithDepthwiseSeparableConvolutions中被提出.Xception是对InceptionV3的一种改进.主要将InceptionV3中的Inception结构替换为depthwiseseparableconvolution如图:最左侧为InceptionV3中使用的Inception结构.如图:中间为考虑仅

阿卡蒂奥·2020-09-11 21:35

Xception: Deep Learning with Depthwise Separable Convolutions论文阅读

Xception:DeepLearningwithDepthwiseSeparableConvolutions论文阅读标签（空格分隔）：深度学习之网络结构论文笔记Xception的出现可以说为后面移动端的一些网络，例如Mobile-Net、Shuffle-Net，提供了一些思路，还是比较有看头的。Xception:DeepLearningwithDepthwiseSeparableConvolut

Charel_CHEN·2020-09-11 21:06

Xception: Deep Learning with Depthwise Separable Convolutions个人理解

Xception:DeepLearningwithDepthwiseSeparableConvolutions提出背景：在Inception结构提出时，作者通过BottleNeck方法减小卷积操作的计算量，即在特征图输入Inception模块之前添加1x1的卷积层对特征图的通道关系进行映射减小通道数，从而减小运算量。但在此之后深度可分离卷积操作证明了其优越性。有基于此，为了对这两种操作进行比较，以

yuzhijiedingzhe·2020-09-11 21:56

论文阅读笔记：Xception: Deep Learning with Depthwise Separable Convolutions

论文阅读笔记：Xception:DeepLearningwithDepthwiseSeparableConvolutions论文下载地址：Xception:DeepLearningwithDepthwiseSeparableConvolutions本文主要包含如下内容：论文阅读笔记XceptionDeepLearningwithDepthwiseSeparableConvolutions核心思想网

ProYH·2020-09-11 21:39

《2017-Xception Deep Learning with Depthwise Separable Convolutions》

本论文追求的不是准确率的提高，而是不降低准确率的前提下，减少参数数量，寻找更有的结构；这篇论文是不错的实验模仿对象，以后做实验可以按照本论文的思路探索；动机要解决什么问题？探寻Inception的基本思路，并将这种思路发扬光大。用了什么方法解决？从Inception发展历程的角度，理解其基本思想，并引入与Inception类似的DepthwiseSeparableConvolution结构。将In

jiyeyong·2020-09-11 21:38

什么是depthwise separable convolutions

Depthwise(DW)卷积与Pointwise(PW)卷积，合起来被称作DepthwiseSeparableConvolution(参见Google的Xception)，该结构和常规卷积操作类似，可用来提取特征

猫猫与橙子·2020-09-11 21:41

depthwise separable convolution

DepthwiseConvolutionhttps://blog.csdn.net/u012426298/article/details/80998547每个卷积核滤波器只针对特定的输入通道进行卷积操作，如下图所示，其中M是输入通道数，DK是卷积核尺寸：图7DepthwiseConvolution[9]Depthwiseconvolution的计算复杂度为DKDKMDFDF，其中DF是卷积层输出的

jwy2014·2020-09-11 21:29

《Xception: Deep Learning with Depthwise Separable Convolutios》笔记

介绍Inception假设卷积和separable卷积之间的连续Xception结构实验评估优化方法配置正则化训练工具和InceptionV3对比分类对比模型大小和速度residualconnections影响pointwise卷积后中间激活的影响介绍文章链接。常规卷积网络是CONV->POOL形式。通过CONV学习特征，通过POOL下采样，使网络在不同尺度空间都能提取特征。Inception结构

KangRoger·2020-09-11 21:01

Xception：Deep Learning with Depthwise Separable Convolutions论文阅读解释

论文链接：https://arxiv.org/abs/1610.02357声明：本文属于个人阅读论文时理解的中文意思，并不是对每个单词的翻译，如有错误，敬请谅解。欢迎大家的指点。摘要在卷积神经网络中，我们将Incpetion模块解释为规则卷积到depthwiseseparableconvolutions操作（一个depthwiseconvolution后面跟一个pointwiseconvoluti

Albert-Shi·2020-09-11 20:07

轻量级网络：MobileNet和SqueezeNet的比较

单两者都是用了卷积拆分的方法来替换标准卷积，squeezenet的叫firemodule,mobilenet分成depthwise层和pointwise层，两者都用globalavgpooling

那年聪聪·2020-08-24 14:47

《Xception: Deep Learning with Depthwise Separable Convolutions》论文翻译

论文地址：https://arxiv.org/abs/1512.03385这篇基本是直译，很多意思不到位，还需要改进。深度可分卷积的深度学习摘要我们将卷积神经网络中的初始模块解释为常规卷积和深度可分离卷积(深度卷积后是点态卷积)之间的一个中间步骤。在这种情况下，深度可分离卷积可以被理解为具有最大数量塔的初始模块。这一发现促使我们提出了一种新的深度卷积神经网络架构，灵感来自于Inception，其中

dujuancao11·2020-08-22 01:59

【论文阅读】MobileNets:Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications

其核心思想是将传统卷积分解为深度分离卷积（depthwise

MoFMan·2020-08-22 00:56

【面经】寒武纪算法一面

这个岗位偏底层，而且是C++，做算法API的底层实现，面试官一直问愿不愿意搞底层基础问题卷积具体计算公式反卷积公式虚函数多态Depthwise卷积与Pointwise卷积Pooling具体实现和作用

ON_THE_WAY_FOREVER·2020-08-21 17:23

MobileNet结构简单讲解及其实现

也就是Depthwise+Pointwise两部分（注意Depthwise，不求不同channel的和）。以下是两部分图像：我们看下普通

到达起点·2020-08-21 00:55

轻量级网络之mobilenet_v1

2、核心技术depthwiseseparable卷积depthwiseseparableconvolution可以进一步拆分成depthwise卷积和pointwise卷积，如下图所示为普通卷积和dep

DL-Practise·2020-08-20 17:24

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