depthwise

卷积神经网络 CNN

.小结：3.分层详解3.1.卷积层4.小结4.1.层的排序规律4.2.层的尺寸设置规律5.tensorflow中常用函数5.1.tf.nn.conv2d5.2.tf.nn.conv1d3.tf.nn.depthwise_conv2d4
蜗牛蜗牛慢慢爬·2020-08-19 04:54

Caffe-SSD-MobileNetV1

gitclonehttps://github.com/chuanqi305/ssd.gitcdcaffegitcheckoutssd由于MobileNet多了relu6_layer、ConvolutionDepthwise、Depthwise
三分明月落·2020-08-18 16:49

pytorh实现inception多分支跟辅助分类、resnet里shortcut、densenet、 DepthWise深度可分离卷积、ShuffleNet的channel shuffle

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Inception3CNN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卷积核来减少计算跟参数，
yangdashi888·2020-08-18 06:27

卷积层提速:Design of Efficient Convolutional Layers

学习depthwise卷积时看的一篇文章，简要记录Wang,Min,BaoyuanLiu,andHassanForoosh.
坚硬果壳_·2020-08-17 14:32

《Selective Kernel Networks》——笔记

SelectiveKernel”（SK）卷积，其结构图如下所示：其中包含三个操作：Split产生多个不同核尺寸的分支，图中是两个分支，上面是3x3卷积，下面是5x5卷积，上述两个变换都是由group/depthwise
花前月下意·2020-08-14 18:00

Depthwise操作及pytorch实现

Depthwise操作：把通道和空间区域分开考虑。Xception网络就是基于以上的问题发明而来。我们首先对每一个通道进行各自的卷积操作，有多少个通道就有多少个过滤器。
wenjie20070212·2020-08-13 22:29

第二次作业：卷积神经网络 part 2

__init__()#Depthwise卷积，3*3的卷积核，分为in_planes，即各层单独进行卷积self.con
fmz626·2020-08-08 21:00

第二次作业：卷积神经网络part 2

一、问题总结Depthwise和pointwise减少了参数和计算量，为什么反而会造成计算速度变慢呢，是因为1x1的卷积太多吗？
杨凯YK·2020-08-08 20:00

第二次作业：卷积神经网络 part 2

__init__()#Depthwise卷积，3*3的卷积核，分为in_planes，即各层单独进行卷积sel
Pogman·2020-08-08 12:00

第二次作业：卷积神经网络 part 2

【第二部分】代码练习MobileNetV1网络Depthwise和Pointwise见第二次作业：卷积神经网络part1由于模型中有Batch
__justry·2020-08-07 15:00

第二次作业：卷积神经网络 part 2

Depthwise(DW)卷积与Pointwise(PW)卷积，合起来
EdwardBY·2020-08-06 15:00

【Tensorflow】Tensorflow中的卷积函数（conv2d、slim.conv2d、depthwise_conv2d、conv2d_transpose）

【fishing-pan：https://blog.csdn.net/u013921430转载请注明出处】前言  卷积是卷积神经网络中最主要、最重要的运算。想必大家最早接触卷积的概念就是在初高中的数学当中，它是一个这样的公式；(g∗h)(x)=∫−∞∞g(τ)⋅h(x−τ)dτ(g\asth)(x)=\int_{-\infty}^{\infty}g(\tau)\cdoth(x-\tau)d\tau
不用先生·2020-08-03 05:34

tf.nn.conv2d() / tf.nn.depthwise_conv2d() 和 Batchsize效益

1.卷积函数tf.nn.conv2d()tf.nn.conv2d(input,filter,strides,padding,use_cudnn_on_gpu=True,data_format='NHWC',dilations=[1,1,1,1],name=None)对于给定的4-D张量输入，利用给定的filter执行2-D卷积运算。input:[batch,in_height,in_width,i
沈子恒·2020-08-03 04:27

Xception：Deep Learning with Depthwise Separable Convolutional

Abstract    我们将卷积神经网络中的Inception解释为从规则卷积到深度可分离卷积中间的一步。从这个角度说，深度可分离卷积可以被理解为具有最多towers的inception模块。受inception启发，借助这个发现引导我们设计了一个新颖的深度卷积神经网络框架，即将Inception中的卷积模块全部替换为深度可分离卷积。我们介绍的这个架构，名为Xception，在ImageNet数
表达_·2020-08-01 05:08

YOLOv5代码详解（common.py部分）

4.1卷积层4.1.1深度分离卷积层深度分离(DepthWise)卷积层，是GCONV的极端情况，分组数量等于输入通道数量，即
Charles.zhang·2020-07-28 07:27

caffe实现深度可分离卷积depthwise convolution

深度可分离卷积是MobileNets、Xception等深度学习网络的基石，将它实现了，那些使用了它的深度学习网络也就可以轻易实现。深度可分离卷积的原理(DepthwiseSeparableConvolution)深度可分离卷积由两个过程组成：depthwiseconvolution和pointwiseconvolution(即1x1convolution)。不妨假设输入图像的高度和宽度相同，对于
zhongqianli·2020-07-15 12:04

如何在pytorch中使用可分离卷积 depth-wise Separable convolution

针对深度级别/可分离的卷积，可以使用卷积组参数，如果groups=nInputPlane，就是Depthwise；如果groups=nInputPlane，kernel=(K,1)（针对二维卷积，前面加上
Jumi爱笑笑·2020-07-15 06:23

tensorflow中的可分离卷积

可分离卷积的官方文档:http://www.tensorfly.cn/tfdoc/api_docs/python/nn.html#separable_conv2dtf.nn.depthwise_conv2d
biubiubiu888·2020-07-11 02:53

使用 深度可分离卷积(Depthwise Separable Convolution) 改造CRNN网络

深度可分离卷积(DepthwiseSeparableConvolution)能够使得网络的参数大幅度减少，本文拟在改造CRNN，看看参数量的变化情况：改造前crnn网络的cnn部分网络代码：classCNN0(nn.Module):def__init__(self,imageHeight,nChannel):super(CNN0,self).__init__()assertimageHeight%
wzw12315·2020-07-10 12:40

深度学习方法（十一）：卷积神经网络结构变化——Google Inception V1-V4，Xception（depthwise convolution）...

欢迎转载，转载请注明：本文出自Bin的专栏blog.csdn.net/xbinworld。技术交流QQ群：433250724，欢迎对算法、机器学习技术感兴趣的同学加入。上一篇讲了深度学习方法（十）：卷积神经网络结构变化——MaxoutNetworks，NetworkInNetwork，GlobalAveragePooling，本篇讲一讲Google的Inception系列net，以及还是Googl
weixin_30549657·2020-07-10 06:24

Convolution & DepthWise Conv

CNN中的卷积(Convolution)操作详解CNN中的卷积层为了能适配NCHW这样的layout，将卷积的参数也设计成４维矩阵的形式，如下图所示（假设batchsize=1）h,ｗ分别为卷积核的大小，比如（５，５），（３，３）一个卷积核：定义为(1,C,h,w)这样的格式，C为输入特征图的通道数输入特征图经过一个卷积核后变成1*1*H/s*W/s，其中s为卷积的步长(stride)如果输出通道
Richard_Che·2020-07-08 04:01

CNN模型：MobileNet v1

depthwiseseparableconvolution:首先depthwise卷积，再pointwise卷积。基本模块：模型
李上花开·2020-07-07 18:18

AI实战：深度学习模型压缩加速方法汇总

深度学习模型压缩加速方法可大致分为2大类1、设计新的卷积计算方法设计新的卷积计算方法，从而减少参数，达到压缩模型的效果，例如SqueezedNet、mobileNet比如：depth-wise卷积、point-wise卷积（Depthwise
szZack·2020-07-06 12:43

CNN 中千奇百怪的卷积方式大汇总

这篇文章里是这么说的：要注意的是，Groupconv是一种channel分组的方式，Depthwise+Pointwise是卷积的方式，只是ShuffleNet里面把两者应用起来了。
weixin_34228387·2020-07-06 00:41

深度可分离卷积(Depthwise Separable Convolution)和分组卷积(Group Convolution)的理解，相互关系及PyTorch实现

1.分组卷积(GroupConvolution)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Cin×H×WC_{in}\timesH\timesWCin×
z-bingo·2020-07-05 22:56

深度可分离卷积(Depthwise Separable Convolution)和分组卷积(Group Convolution)的理解，相互关系及PyTorch实现

1.分组卷积(GroupConvolution)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。这里提出一个小小的问题给大家思考：如上图所示，inputFeatures是12,将其分为3个组，每组4个Featuresmap,那么output
华仔168168·2020-07-05 06:34

关于图像卷积运算 / 多通道卷积计算 / 反卷积 / 膨胀卷积 / Depthwise卷积 / 群卷积 的概念和计算总结

卷积的计算和作用；三种卷积运算Valid/Same/Full的区别；多通道卷积反卷积（转置卷积）的概念和作用；小数步长卷积FractionallyStridedConvolution；膨胀卷积的概念和作用；Depthwise
Liu, Xu·2020-07-04 16:27

Group Convolution分组卷积，以及Depthwise Convolution和Global Depthwise Convolution

博客：blog.shinelee.me|博客园|CSDN文章目录写在前面ConvolutionVSGroupConvolutionGroupConvolution的用途参考写在前面GroupConvolution分组卷积，最早见于AlexNet——2012年Imagenet的冠军方法，GroupConvolution被用来切分网络，使其在2个GPU上并行运行，AlexNet网络结构如下：Convo
shine-lee·2020-07-04 15:53

Depthwise卷积与Pointwise卷积

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
大吴Heng·2020-07-04 15:45

【知识星球】卷积核和感受野可动态分配的分组卷积

作者&编辑|言有三1MixNet有三AI知识星球-网络结构1000变MixNet基于Depthwise的分组卷积是一个非常有效的模型设计，不过它们通常是用同样大小的卷积核，MixNet则使用了可学习的多尺度卷积核提升其性能
言有三·2020-07-04 00:11

深度可分离卷积

towardsdatascience.com/a-basic-introduction-to-separable-convolutions-b99ec3102728https://eli.thegreenplace.net/2018/depthwise-separable-convolutions-for-machine-learning
makefish·2020-07-02 11:40

CNN中各层计算量MACC和FLOPs的计算方式

注：1.ReLU和Pool层计算FLOPs，而conv层、FC层、Depthwise-conv层计算MACC数；2.区分FLOPS和FLOPs的区别，FLOPS：注意全大写，是floatingpointoperationspersecond
xunan003·2020-06-30 04:44

tf.nn.depthwise_conv2d如何实现深度卷积

转载自https://blog.csdn.net/mao_xiao_feng/article/details/78003476depthwise_conv2d来源于深度可分离卷积:Xception:DeepLearningwithDepthwiseSeparableConvolutionstf.nn.depthwise_conv2d
Blue__Bubble·2020-06-29 17:46

深度可分离卷积 Depthwise Seperable Convolution

Depthwise(DW)卷积与Pointwise(PW)卷积，合起来被称作深度可分离卷积,是首先由
Chris_34·2020-06-29 07:34

MixConv: Mixed Depthwise Convolutional Kernels

MixConv:MixedDepthwiseConvolutionalKernels原文链接：https://arxiv.org/pdf/1907.09595文章目录MixConv:MixedDepthwiseConvolutionalKernels摘要介绍相关工作MixConvMixConv特征映射图MixConv在MobileNets上的表现MixNet结构搜索MixNet在ImageNet上
烂桃先生·2020-06-29 05:17

[网络模型]MixNet——MixConv: Mixed Depthwise Convolutional Kernels

MixConv:MixedDepthwiseConvolutionalKernels  论文地址：MixConv:MixedDepthwiseConvolutionalKernels  这篇论文由GoogleBrain发表，主要讨论了深度可分离卷积中被忽略的一个问题：卷积核的尺寸大小。在这篇文章中，作者系统性的分析了不同卷积核大小的影响，并且观察到有效的结合不同尺寸的卷积核可以同时提升模型的准确性
Alyosha507·2020-06-29 00:47

tensorflow 之tf.nn.depthwise_conv2d and separable_conv2d实现及原理

DepthwiseSeparableConvolution1.简介DepthwiseSeparableConvolution是谷歌公司于2017年的CVPR中在论文”Xception:deeplearningwithdepthwiseseparableconvolutions”中提出。2.结构简介对输入图片进行分通道卷积后做1*1卷积。结构如下图：举例来说，假设输入通道数64，输出通道数64.传统
weixin_33725807·2020-06-28 04:31

tenforflow学习笔记（七）：cnn

.tf.nn.conv2d(input,filter,strides,padding,use_cudnn_on_gpu=None,data_format=None,name=None)2.tf.nn.depthwise_conv2d
ke1th·2020-06-27 03:10

Depthwise Separable convlution | 举例详细解释

一基本理解先上一张图下图就是depthwiseseparableconvolution的示意图，其实就是将传统的卷积操作分成两步，假设原来是3*3的卷积，那么depthwiseseparableconvolution就是先用M个3*3卷积核一对一卷积输入的M个featuremap，不求和，生成M个结果；然后用N个1*1的卷积核正常卷积前面生成的M个结果，求和，最后生成N个结果。因此文章中将dept
努力努力再努力tq·2020-06-27 03:28

Depthwise卷积与Pointwise卷积

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
干巴他爹·2020-06-26 19:09

[论文]MixNet——MixConv: Mixed Depthwise Convolutional Kernels

arXiv地址：https://arxiv.org/abs/1907.09595abstract深度卷积在现代高效卷积神经网络中越来越受欢迎，但其核大小却常常被忽略。在本文中，我们系统地研究了不同核大小的影响，并观察到将不同尺寸核的优点结合起来可以获得更好的精度和效率。在此基础上，我们提出了一种新的混合深度卷积（MixConv），它很自然地将多个核大小混合在一个卷积中。我们的MixConv作为对普
行*云·2020-06-25 08:21

深度可分离卷积Depthwise Separable Convolution

参考：https://blog.csdn.net/u011974639/article/details/79199306深度可分离卷积在MobileNet和Xception中出现过，这里只是理解卷积过程，不涉及MobileNet和Xception。通俗来说，深度可分离卷积就是：把标准卷积分解成深度卷积(depthwiseconvolution)和逐点卷积(pointwiseconvolution)
别说话写代码·2020-06-25 01:20

深度可分离卷积操作的理解（depthwise separable convolution）

深度可分离卷积操作的理解：（转载于博客园）地址：https://www.cnblogs.com/adong7639/p/7918527.htmlMobileNet模型的核心就是将原本标准的卷积操作因式分解成一个depthwiseconvolution和一个1*1的pointwiseconvolution操作。简单讲就是将原来一个卷积层分成两个卷积层，其中前面一个卷积层的每个filter都只跟inp
大笨熊。。。·2020-06-24 09:15

为什么depthwise convolution 比 convolution更加耗时？

参考自：https://www.zhihu.com/question/265434464/answer/306493409首先，caffe原先的gpu实现groupconvolution很糟糕，用for循环每次算一个卷积，速度极慢。第二，cudnn7.0及之后直接支持groupconvolution，但本人实测，速度比github上几个直接写cudakernel计算的dwconvolution速度
文尹习习·2020-06-24 06:57

MacBook+eGPU编译安装pytorch、tensorflow(OSX10.13.3,python3.6,cuda9.1,cudnn7)（未完成）

待添加）1.安装tensorflow下载tensorflow-1.5.0源码（修改文件）删除三个文件中的“__align__(sizeof(T))”代码语句tensorflow/core/kernels/depthwise_conv
红豆绿豆芋头·2020-06-23 01:41

depthwise_conv2d来源于深度可分离卷积

转载自https://blog.csdn.net/mao_xiao_feng/article/details/78003476depthwise_conv2d来源于深度可分离卷积:Xception:DeepLearningwithDepthwiseSeparableConvolutionstf.nn.depthwise_conv2d
Blue__Bubble·2020-06-21 13:48

Tensorflow tf.nn.depthwise_conv2d如何实现深度卷积的

实验环境：tensorflow版本1.2.0，python2.7介绍depthwise_conv2d来源于深度可分离卷积:Xception:DeepLearningwithDepthwiseSeparableConvolutionstf.nn.depthwise_conv2d
xf__mao·2020-04-20 11:32

学习笔记TF014: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
利炳根·2020-02-26 00:39

Pointwise Depthwise Groupwise Convolution

Pointwise/Depthwise/Groupwise这三种方法都是在标准卷积的基础上进行修改，以达到参数削减，同时保证准确率能够满足要求的目的标准卷积示意图：image.png这里假设卷积层的输入通道数为
默写年华Antifragile·2019-12-16 13:16

Feature Fusion for Online Mutual Knowledge Distillation （CVPR 2019）

一、解决问题如何将特征融合与知识蒸馏结合起来，提高模型性能二、创新点支持多子网络分支的在线互学习子网络可以是相同结构也可以是不同结构应用特征拼接、depthwise+pointwise，将特征融合和知识蒸馏结合起来三
snail_1·2019-12-15 16:00
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