depthwise

模型轻量化

1.轻量化网络参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/35405071Mobilenetv1核心是把卷积拆分为Depthwise+Pointwise两部分。
BlueOceans·2019-11-29 16:00

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
SuperLab·2019-10-31 20:00

卷积-conv, depthwise conv, separable conv, group conv

Contents:1.Convolution2.DepthwiseConvolution3.SeparableConvolution4.GroupConvolution1.convolution(卷积)简单理解如下面图像所示，每个channel的图像与filter做卷积，然后将每个通道进行合并。具体步骤分解Reference:CNN中卷积计算的内存和速度优化2.DepthwiseConvoluti
Persistently·2019-08-26 16:38

卷积-conv, depthwise conv, separable conv, group conv

Contents:1.Convolution2.DepthwiseConvolution3.SeparableConvolution4.GroupConvolution1.convolution(卷积)简单理解如下面图像所示，每个channel的图像与filter做卷积，然后将每个通道进行合并。具体步骤分解Reference:CNN中卷积计算的内存和速度优化2.DepthwiseConvoluti
Persistently·2019-08-26 16:38

关于卷积操作（Convolution）的理解（参数量和运算量计算），以及网络轻量化（MobileNet Inspired Depthwise Separable Conv深度可分离卷积）

深度学习，尤其是深度卷积网络的迅猛发展，使得其在存储和算力奢侈的GPU（多GPU）上的部属趋于成熟。然而，将基于深度CNN的方法有效移植到存储和算力有限的移动设备端（手机、Pad、嵌入式设备等）面临诸多挑战。核心挑战就是如何降低CNN对memory（存储）和FLOPS（算力）的要求，但又保持CNN的性能（相比于其在GPU端的原貌）没有显著衰减。为解决这一核心挑战，我们就需要研究网络轻量化，具体说就
Trasper1·2019-08-10 18:41

分组卷积（Group Convolution）与深度可分离卷积（Depthwise Separable Convolution）

常规卷积输入input[1,3,64,64],kernel[3,4,3,3],stride=1,padding=0,输出output[1,4,62,62]importtorchx=torch.rand(1,3,64,64)m=torch.nn.Conv2d(3,4,kernel_size=3,stride=1)y=m(x)分组卷积如上图，左边是常规卷积，假设input_features[1,12,
breeze_blows·2019-08-06 09:12

[Paper Note] MixNet: Mixed Depthwise Convolutional Kernals

abstractMixNet这篇文章系统研究了不同尺寸的卷积核对于最终结果的影响，提出了一个混合深度卷积(MDConv)，在一个卷积中混合了多个卷积核尺寸。然后把MDConv集成到AutoML的搜索空间，构建了MixNets。不同卷积核尺寸对模型的影响如下：MDConvarchitecture因为不同大小的卷积核捕捉的模式不同，特征不同，所以把通道分成多组，每组通道使用不同尺寸的卷积核(这些都是在
Jemary_·2019-07-28 16:02

解读MixNet: Mixed Depthwise Convolutional Kernels

最近刚出的paper，来自于谷歌大脑：https://arxiv.org/pdf/1907.09595.pdf动机：为了探索到底多大的kernelsize能够实现高的准确率？通过做了一个以深度可分离卷积在MobeilNet上为基准的实验不同的网络最好结果对应着不同的kernelsize.。largekernelsizecancapturemoredetailinformation,butcost,
dxz_tust·2019-07-27 22:57

为什么有时Depthwise 卷积比正常卷积更耗时

从计算量和内存占用量分析作者：cssun链接：https://www.zhihu.com/question/265434464/answer/306493409来源：知乎著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。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。其次，cuDNN7.0之后直接支持了groupcon
calvinpaean·2019-07-17 10:43

MobileNet DepthwiseConvolution、ShuffleNet shuffle channel、CenterLoss在Caffe下实现

针对Caffe下特殊操作实现MobileNet-DepthwiseConvolution在Caffe下实现实现步骤源码：depthwise_conv_layer.hppdepthwise_conv_layer.cppdepthwise_conv_layer.cuShuffleNet
jsk_learner·2019-07-12 22:02

深度可分离卷积（Depthwise Seperable Convolution）与Mobilenet

一、标准卷积流程：一次性完成，输入为，过滤器为(个数为N)，输出为计算量为：图1.1卷积示意图1.2计算量二、深度可分离卷积（DepthwiseSeperableConvolution）流程：分两步完成，分别为DepthwiseConv和PointwiseConv1.DepthwiseConv：filteringstage输入为，过滤器为(个数为M)，输出为计算量为：图2.1DepthwiseCo
SKY.AI·2019-05-02 13:03

Depthwise Separable Convolution详解

转载自常规卷积运算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FeatureMap，且尺寸与输入层相同。整个过程可以用下图来概括。此时，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。因此卷积层的参数数量可以用如下公式来计算：N_std=4×3×3×3=108SeparableConvol
在路上的咸鱼·2019-04-07 22:13

【论文学习记录】Xception: Deep Learning with Depthwise Separable Convolutions

Xception网络是Google与2017年发表的新的网络结构，是对InceptionV3的进一步改进，也是现在用的比较多的基础网络了。论文原文《Xception:DeepLearningwithDepthwiseSeparableConvolutions》。一个标准的InceptionV3模块的结构如下：再能够简化一下：然后如果先对输入统一做1x1的conv，然后再划分不同的channels做
heiheiya·2019-03-20 15:46

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

博客：blog.shinelee.me|博客园|CSDN[toc]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：ConvolutionVSGroupConvolution在介绍GroupConvolution前，先回顾下常规卷积
shine-lee·2019-01-09 11:00

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
李拜六不开鑫·2019-01-09 10:30

【BiLSTM||CNN】文本相似度分类网络搭建

看了很多论文后，加入了自己的想法，更新第二版网络结构第三版网络，增加了BiLSTM语义融合网络与Depthwise1*1输出操作网络这样设计的目的：1.通过matchingpyramid做向量交叉2.引入卷积做自学习融合
南七小僧·2018-12-07 09:04

【Tensorflow】tf.nn.depthwise_conv2d如何实现深度卷积?

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
heqiyu34·2018-12-05 14:52

MobileNet论文详解

论文的主要工作：提出一种将标准卷积层拆分成两个卷积层（depthwise和pointwise）的MolileNet网络，描述了一个有效的网络架构和一组两个超参数，以便构建非常小的模型
DUT_jiawen·2018-11-28 19:04

Tensorflow学习笔记: tf.nn.conv2d函数与tf.nn.depthwise_conv2d函数

tf.nn.conv2d与depthwise_conv2d函数参数计算过程卷积计算padding="VALID"padding="SAME"参数首先需要注意的是,tf.nn.conv2d与tf.nn.depthwise_conv2d
倒影丶年华·2018-10-28 11:21

基于darknet框架实现DepthwiseConvolutional层

github.com/ChenYingpeng/darknet-mobilenet，里面包含mobilenetv1的配置文件以及模型，在Imagenet上测试的top1：72.03%,top5:90.514%.一、添加depthwise_convolutional_layer１
Chen_yingpeng·2018-09-17 10:57

MobileNet v1 和 v2 记录

一、MobileNetv1：先上一个结构：图a就是我们知道的标准意义的卷积，这个卷积可以等价于Depthwise和1x1的卷积的结合。那么为什么可以这样呢？
gbyy42299·2018-09-16 09:03

TensorFlow实现深度可分离卷积

1、tf.nn.depthwise_conv2d(input,filter,strides,padding,rate=None,name=None,data_format=None):深度可分离卷积参数
蓬莱道人·2018-09-15 13:56

mobilenetv2深度解析

论文原文《MobileNetV2:InvertedResidualsandLinearBottlenecks》论文里面提出了下面几个结构，深度卷积就不说了，正常卷积可以分解为depthwise和pointwise
wayen820·2018-08-31 17:47

轻量级模型：MobileNet V2

1）基础理论--深度可分离卷积（DepthWise操作）标准的卷积过程可以看上图，一个2×2的卷积核在卷积时，对应图像区域中的所有通道均被同
小麦草·2018-08-05 15:57

TensorFlow实战：TensorFlow中的CNN

这里按照官方api介绍官方api点这里卷积不同的ops下使用的卷积操作总结如下:conv2d:Arbitraryfiltersthatcanmixchannelstogether(通道混合处理的任意滤波器)depthwise_conv2d
频率52HZ·2018-08-04 16:56

tf.extract_image_patches and tf.nn.depthwise_conv2d

最近毕设涉及到一个图像提取器，这个图像提取器是在patch基础上进行的，一直相信大tensorflow肯定有神器可以实现，查阅了stackoverflow找到了tf.extract_image_patches()刚好可以实现将一幅图像分割成patches.tf.extract_image_patches(images,ksizes,strides,rates,padding,name=None)假
开心95·2018-07-27 16:49

袁顾明深度学习,袁顾明分组卷积

袁顾明mobileNet用depthwise卷积优化了3*3卷积了，但是对于1*1卷积却没有做优化。因为1*1卷积是不能再利用depthwise卷积进一步优化的。
a616102646·2018-07-19 15:36

tensorflow-android 官方demo源码分析

mobileNet针对于终端，将标准的卷积分解成了一个depthwise卷积和一个1x1的标准卷积，大大降低了模型参数数量。同时支持输入channel和resolution的裁剪，也大大降低了模型体
edmond999·2018-05-21 16:18

【轻量级】轻量级网络结构总结

Depthwise-Wiseconvolutions是最近两年比较火的一种模块结构。
明天去哪·2018-05-02 10:50

《Xception: Deep Learning with Depthwise Separable Convolutions》论文笔记

论文地址：XInception源码地址：Tensorflow这是一篇深度学习网络框架理论的文章，研究的点是比较热的深度，并不具体对某一任务（detection,tracking,segmentation）进行研究。What:XIception是InceptionV3的改进版。模型将InceptionV3的嵌入的卷积替换成了deepwiseseparableconvolution。基于这种思想的卷积
An_chen_·2018-04-27 19:00

shuffle net

设计思想主要与Xception和ResNeXt相同，应用组卷积和depthwise卷积，并提出了channelshuffle。
A20120942·2018-02-05 13:14

【深度学习】Depthwise Sparable Convolution（Xception的核心模块）

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
原来zz·2018-01-28 15:44

卷积函数-separable_conv2d

importtensorflowastfimportnumpyasnpinput_data=tf.Variable(np.random.rand(10,9,9,3),dtype=np.float32)depthwise_filter
clickyeah·2017-12-10 00:00

卷积函数-depthwise_conv2d

10,9,9,3),dtype=np.float32)filter_data=tf.Variable(np.random.rand(2,2,3,5),dtype=np.float32)y=tf.nn.depthwise_conv2d
clickyeah·2017-12-10 00:30

【Tensorflow】tf.nn.depthwise_conv2d如何实现深度卷积?

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·2017-09-16 14:56

【Tensorflow】tf.nn.separable_conv2d如何实现深度可分卷积?

实验环境：tensorflow版本1.2.0，python2.7介绍tf.nn.separable_conv2d可以看做，深度卷积tf.nn.depthwise_conv2d的扩展，所以首先我们需要了解
xf__mao·2017-09-16 13:12

【Tensorflow】tf.nn.depthwise_conv2d如何实现深度卷积?

自带编辑器排版的关系，经历了几个版本以后，导致我现在的排版极其的不美观，为了给各位更好的阅读体验，我把此博客重新写成Markdown，可以通过以下链接查看更清晰的版本：【Tensorflow】tf.nn.depthwise_conv2d
xf__mao·2017-09-11 23:03

mobilenet

depthwiseseparableconvolutions(L.Sifre.Rigid-motionscatteringforimageclassification,2014.1,3)的思想，在用3x3（或更大尺寸）卷积的时候并不对通道进行融合，而是采用depthwise
mao_feng·2017-07-17 22:59

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·2017-05-25 01:32

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
ahua2886·2017-05-25 01:00

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
u012436149·2016-10-22 10:00
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