separable

【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

tensorflow 中的深度可分离卷积接口 slim.separable_conv2d()

在tensorflow中的接口是slim.separable_conv2d()，接口说明：defseparable_convolution2d(inputs,num_outputs,kernel_size

木水_·2023-12-21 14:55

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

优化改进YOLOv5算法：加入大核分离卷积注意力模块（ Large Separable Kernel Attention），实现暴力涨点同时显著减少计算复杂性和内存——(超详细)

1LargeSeparableKernelAttention介绍论文：LargeSeparableKernelAttention:RethinkingtheLargeKernelAttentionDesigninCNN具有大内核注意力（LKA）模块的视觉注意力网络（VAN）已被证明在一系列基于视觉的任务中提供了卓越的性能，超过了视觉转换器（ViTs）。然而，随着卷积核大小的增加，这些LKA模块中的

AI追随者·2023-11-04 09:21

YOLOv8改进：SPPF系列改进篇 | 大核分离卷积注意力模块（ Large Separable Kernel Attention）

本文改进：大核分离卷积注意力模块（LargeSeparableKernelAttention），实现涨点的目标并且降低计算复杂度和显存，引入到YOLOv8，与SPPF结合实现二次创新；LargeSeparableKernelAttention亲测在多个数据集能够实现涨点，同样适用于小目标检测YOLOv8改进专栏：http://t.csdnimg.cn/hGhVK学姐带你学习YOLOv8，从入门到创

会AI的学姐·2023-10-25 21:04

YOLOv8改进：卷积变体系列篇 | 大核分离卷积注意力模块（ Large Separable Kernel Attention），实现涨点的目标并且降低计算复杂度和显存

本文改进：大核分离卷积注意力模块（LargeSeparableKernelAttention），实现涨点的目标并且降低计算复杂度和显存，引入到YOLOv8，与C2f结合实现二次创新；LargeSeparableKernelAttention亲测在多个数据集能够实现涨点，同样适用于小目标检测YOLOv8改进专栏：http://t.csdnimg.cn/hGhVK学姐带你学习YOLOv8，从入门到创新

会AI的学姐·2023-10-15 18:04

可分离卷积(Separable Convolution)等价转换为传统卷积(Ordinary convolution)的方法,(等价转换，即最终处理效果一致)...

写在前面：可分离卷积提出的原因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中有着先天优势。然而受限于目前移动端设备硬件条件，显著降低神经网络的运算量依旧是网络结构优化的目标之一。本文所述的SeparableConvolution就是降低卷积运算参数量的一种典型方法。 SeparableConvolutio

ZhemgLee·2023-10-10 23:45

Encoder-Decoder with Atrous Separable Convolution for Semantic Image Segmentation

即DeepLabv3+，主要是在DeepLabv3的基础上进行了一些创新，加入了一个Decoder模块来对分割结果尤其是边界进行细化，而且尝试引入Xception来作为encoder模块中的base网络。主要贡献：1、提出一个encoder-decoder的结构，使用deeplabv3作为encoder，decoder结构是一个新的模块。2、可以通过atrousconvolution任意控制提取的

星艺wxx·2023-09-26 19:37

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

图像分割 - DeepLabv3+: Encoder-Decoder with Atrous Separable Convolution for Semantic ... (ECCV 2018)

DeepLabv3+:Encoder-DecoderwithAtrousSeparableConvolutionforSemanticImageSegmentation-用于语义图像分割的空洞可分离卷积编解码器（ECCV2018）摘要1.引言2.相关工作3.方法3.1具有空洞卷积的编解码器3.2修改的对齐Xception4.实验评价4.1解码器设计选择4.2ResNet-101作为网络骨干4.3作

77wpa·2023-06-19 14:15

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

论文阅读【2】-SepViT: Separable Vision Transformer论文结构漫谈与Python实现测试

可分离卷积+ViT实现轻量级transformer结构1.论文主要工作1.1摘要内容1.2写作动机（Motivations）1.2.1TransformerPatch结构的巨大计算量问题1.2.2Swin：针对计算量的优化1.2.3Twins：针对边缘端部署优化1.2.4Cswin：存在吞吐量问题1.2.5提出SepViT结构2.轻量级模型：从AlexNet的分组卷积到MobileNet系列3.P

cnjs1994·2023-04-17 12:08

Separable Self-attention for Mobile Vision Transformers

paper链接:https://arxiv.org/pdf/2206.02680.pdfcode链接:https://github.com/apple/ml-cvnetsSeparableSelf-attentionforMobileVisionTransformers(一)、引言(二)、实现细节(三)、实验(一)、图像分类(二)、语义分割(三)、目标检测(一)、引言移动视觉transformer

小小小~·2023-02-03 13:43

BSRN网络——《Blueprint Separable Residual Network for Efficient Image Super-Resolution》论文解读

目录摘要：网络架构：具体流程：BSConv：ESDB——EfficientSeparableDistillationBlock：BlueprintShallowResidualBlock(BSRB)：ESA和CCA：实验：BSRN的实现细节：BSRN-S（比赛）的实现细节：不同卷积分解的效果：ESA和CCA的有效性:不同激活函数对比：BSRN的有效性：和SOTA方法的对比：视觉效果比较：BSRN-

子壹·2023-01-19 07:54

关于group convolution 和 depth-wise separable convolution的理解

整体可以参考这里以下是我的个人理解的补充，方便日后回顾normalconvolution：普通卷积对于每一个输入channel都提供一套卷积参数，例如卷积核为K∗KK*KK∗K，输出channel为CoutC_{out}Cout，则对于每一个输入channel，卷积参数为K∗K∗CoutK*K*C_{out}K∗K∗Cout。因此如果输入channel为CinC_{in}Cin，则全部参数为Cin

平凡搬砖·2023-01-17 09:51

A Novel Two-stage Separable Deep Learning Framework for Practical Blind Watermarking论文阅读

ANovelTwo-stageSeparableDeepLearningFrameworkforPracticalBlindWatermarkingAbstract数字水印是一门重要的版权保护的技术，最近提出深度学习的端到端解码器编码器架构的盲水印技术。缺点1：单阶段的端到端训练(OET)有利于解码器和编码器的联合学习，但是噪声的攻击必须以可微分的方式进行模拟，这在实践中并不能总适用。缺点2：OE

ChenTsingZheng·2023-01-16 11:01

【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

【图像分割论文阅读】DeepLabV3+:Encoder-Decoder with Atrous Separable Convolution for SemanticImageSegmentation

本文出自谷歌Liang-ChiehChen团队，收录于CVPR2018论文地址Encoder-DecoderwithAtrousSeparableConvolutionforSemanticImageSegmentation背景空间金字塔池化SPP以及编解码器Encoder-decoder结构常被用于语义分割任务中。前者以不同比率、不同大小的感受野的卷积池化操作在多尺度上编码上下文信息。而后者通过

LawenceRay·2023-01-14 12:48

【论文简述】Separable Flow：Learning Motion Cost Volumes for Optical Flow Estimation（ICCV 2021）

一、论文简述1.第一作者：FeihuZhang2.发表年份：20213.发表期刊：ICCV4.关键词：光流、可分离3D代价体、注意力、学习的半全局聚合5.探索动机：内存，病态区域。First,thecostvolumesizeisexponentialinthedimensionalityofthesearchspace.Thereforememoryandcomputationrequireme

华科附小第一名·2023-01-14 12:47

可分离卷积(Separable convolution)详解

可分离卷积可分离卷积包括空间可分离卷积(SpatiallySeparableConvolutions)和深度可分离卷积(depthwiseseparableconvolution)。假设feature的size为[channel,height,width]空间也就是指：[height,width]这两维度组成的。深度也就是指：channel这一维度。空间可分离卷积具有如下特点乘法次数减少计算复杂度

@左左@右右·2023-01-12 19:19

【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

(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（DepthwiseSeparableConvolution，DSC）最早出现在巴黎綜合理工學院(cmapecolepolytechnique)的Laur

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。需要注意的是，深度可分离卷积和正常(标准)卷积是等效的。废话不多说，直接上个图。图中(a)表示的是标准卷积，假设输入特征图尺寸为，卷积核尺寸为，输出特征图尺寸为，用了Padding。标准卷积层的参数量为，N表示卷积核的

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

计算机视觉论文速递（一）SepViT：Separable Vision Transformer 可分离视觉Transformer

计算机视觉论文速递（一）SepViT：SeparableVisionTransformer可分离视觉Transformer1.摘要2.简介3.相关工作3.1ViTs3.2轻量化模型4.SepViT4.1概览4.2深度可分离自注意力机制4.2.1DepthwiseSelf-Attention(DWA)4.2.2WindowTokenEmbedding4.2.3WindowTokenEmbedding

Jasper0420·2022-12-25 18:22

Encoder-decoder with atrous separable convolution for semantic image segmentation

经典语义分割论文解读-Deeplab系列-知乎作为使用深度学习方法解决计算机视觉问题的一个重要分支，语义分割一直是一个重要的研究方向，一大堆研究人员前仆后继的往这个坑里跳，也相继的产出了很多惊艳的研究成果，今天我们一起了解下语义分割中很重要的一…https://zhuanlan.zhihu.com/p/357082897关于全卷积神经网络的思考-知乎最近一个月先后想明白了目标检测和图像分类、语意分

Kun Li·2022-12-16 04:09

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

机器学习-支持向量机的SVM(Supprot Vector Machine)算法-linear separable

学习彭亮《深度学习基础介绍：机器学习》课程机器学习一般框架训练集=>提取特征向量=>结合一定算法(分类器：eg决策树，KNN)=>得到结果SVM概述深度学习出现之前，SVM被认为机器学习中近十几年来最成功的，表现最好的算法。SVM要寻找区分两类的超平面(hyperplane),使边际(margin)最大总共可以有无数个超平面如何选取使得边际最大的超平面：超平面到一侧最近点的距离等于到另一侧最近点的

YEN_csdn·2022-12-07 13:53

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

一、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(DW)和pointwise(PW)两个部分结合起来，用来提取特征featuremap。相比常规的卷积操作，其参数数量和运算成本比较低。二、常规卷积操作对于5x5x3的输入，如果想

weixin_39669265·2022-12-06 14:09

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

通道可分离卷积 depth-wise separable convolution

通道可分离卷积文章目录通道可分离卷积正常卷积回顾通道可分离卷积通道分离卷积，depthwiseseparableconvolution，也叫深度可分离卷积，是MobileNet系列的主要特点，也是其发挥轻量级作用的主要因素。通道可分离卷积分为逐通道卷积和逐点卷积。逐通道卷积，DepthwiseConvolution，卷积核只有一层（c=1），输入特征的一个通道与一个卷积核相乘得到输出特征的一个通道

哈兰德小助理·2022-12-05 14:52

【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

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

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

轻量化网络 Mobilenet V1/V2/V3 学习记录

1.传统卷积2.MobilenetV12.1Separable卷积2.2整体结构3.MobilenetV23.1Relu3.2逆残差3.3整体结构4.MobilenetV34.1SEattention4.2Switch

惊鸿落-Capricorn·2022-11-22 16:21

论文粗翻译《Encoder-Decoder with Atrous Separable Convolution for Semantic Image Segmentation》

Encoder-DecoderwithAtrousSeparableConvolutionforSemanticImageSegmentation摘要空间金字塔池化模块和编码器-解码器结构被应用于深度神经网络来解决语义分割问题。前一种网络通过多系数、多有效感受野的卷积或池化操作来探测输入的特征，从而能够编码多尺度的上下文信息;后一种网络通过逐步恢复空间信息来捕捉更清晰的目标边界。在这项工作中，我们

interesting233333·2022-11-21 22:05

【读点论文】Separable Self-attention for Mobile Vision Transformers，通过引入隐变量将Q矩阵和K矩阵的算数复杂度降低成线性复杂度，分步计算注意力。

SeparableSelf-attentionforMobileVisionTransformersAbstract移动视觉transformer(MobileViT)可以在多个移动视觉任务中实现最先进的性能，包括分类和检测。虽然这些模型的参数较少，但与基于卷积神经网络的模型相比，它们具有较高的延迟。MobileViT的主要效率瓶颈是transformer中的多头自我注意(MHA)，相对于令牌(或

羞儿·2022-11-21 10:27

【每日一读】Large Scale Network Embedding: A Separable Approach

目录简介论文简介Abstract1INTRODUCTION2SEPARATEDMATRIXFACTORIZATION2.1Preliminaries2.2ProblemDefinition2.3Method2.3.1LocalInformation2.3.2LandmarkInformation2.3.3GlobalInformation2.4FinalOptimizationProblem2.5

海轰Pro·2022-11-08 19:17

sepconv（Separable Convolution）代码复现

importtorch.nnasnnclassSP_conv(nn.Module):def__init__(self,in_channels,out_channels,kernel=3,stride=1,dilation=1,bias=False):super(SP_conv,self).__init__()self.conv=nn.Conv2d(in_channels,in_channels,k

ZRX_GIS·2021-10-23 15:52

Separable Convolution 原理讲解及计算量和参数量比较分析

卷积神经网络中的SeparableConvolution0、前言移动端设备的硬件性能限制了神经网络的规模。本文介绍一种被称为SeparableConvolution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

呆呆象呆呆·2021-01-19 16:25

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

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

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

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