separable

深度学习面试题25：分离卷积(separable卷积)

目录举例单个张量与多个卷积核的分离卷积参考资料举例分离卷积就是先在深度上分别卷积，然后再进行卷积，对应代码为：importtensorflowastf#[batch,in_height,in_width,in_channels]input=tf.reshape(tf.constant([2,5,3,3,8,2,6,1,1,2,5,4,7,9,2,3,-1,3],tf.float32),[1,3,3
weixin_30632899·2020-09-11 22:48

Encoder-Decoder-with-Atrous-Separable-Convolution-for-Semantic-Image-Segmentation

whenECCV2018what空间金字塔池模块或编码-解码器结构用于深度神经网络中解决语义分割任务。前一种网络能够通过利用多个速率和多个有效视场的过滤器或池化操作探测输入特征来编码多尺度上下文信息，而后一种网络可以通过逐渐恢复空间信息来捕获更清晰的对象边界。在这项工作中，我们建议结合两种方法的优点。具体来说，我们提出的模型DeepLabv3+通过添加一个简单而有效的解码器模块来扩展DeepLab
jiyeyong·2020-09-11 22:31

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

Depth-wise separable convolution 深度可分卷积

Depth-wiseseparableconvolution:深度分离卷积，出自mobilenet和xception。MobileNet是基于深度可分离卷积的，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)。这么做的好处就是可以再损失精度不多的情况下大幅度降低参数量和计算量。分解过程如下：深度
别说话写代码·2020-09-11 22:50

Separable Convolutions: 可分离的卷积，让CNN再次伟大

1.回顾传统CNN及它的不足之处1.1时间！时间！传统的卷积神经网络已经在很多领域大显身手，在许多机器学习项目中取得了巨大的成就。但是它仍然存在一个最致命的问题——花费过大。花费过大，主要体现在两种方面：第一个方面是计算资源的消耗大人们开玩笑说，深度学习到最后比的就是谁的孔方兄多，虽然有开玩笑的成分，但也不无道理。不过考虑到做项目的人往往都可以申请经费，最后花的是公家的钱，因此这个问题并不是最主要
frostime·2020-09-11 21:17

[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，但相比于常规卷积操作，其参数量和运算成本较低。所以在一些轻量级网络中会碰到这种结构如MobileNet。常规卷积操作对于一张5×5像素、三通道彩色输入图片（shape为5×5×3）。经
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
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

傅里叶光学 （一）

somb(sombrero)functionringdeltafunctioncompositefunctionexampleanamorphicfunctions2Dtrianglefunction(separable
神海之龙·2020-08-22 14:37

Proof of Separable Convolution 2D 证明 二维卷积的可分性

原文地址：http://www.songho.ca/dsp/convolution/convolution2d_separable.html二维卷积的定义卷积的交换性(x[n]*y[n]=y[n]*x[
神海之龙·2020-08-22 03:54

《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

Encoder-Decoder with Atrous Separable Convolution for Semantic Image Segmentation (DeepLab v3+) 论文笔记

《Encoder-DecoderwithAtrousSeparableConvolutionforSemanticImageSegmentation》论文链接：https://arxiv.org/abs/1802.02611tensorflow官方实现：https://github.com/tensorflow/models/tree/master/research/deeplab本文主要参考了C
庸木·2020-08-22 00:45

【论文学习记录】Encoder-Decoder with Atrous Separable Convolution for Semantic Image Segmentation

这篇论文是对deeplabv3架构的改进，即deeplabv3+，论文原文《Encoder-DecoderwithAtrousSeparableConvolutionforSemanticImageSegmentation》。这里就是记录一些关键点，比较简略，详细的内容【论文学习记录】RethinkingAtrousConvolutionforSemanticImageSegmentation已经
heiheiya·2020-08-20 23:05

卷积神经网络 CNN

.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.tf.nn.separable_conv2d1
蜗牛蜗牛慢慢爬·2020-08-19 04:54

Separable and Reversible Data Hiding in Encrypted Images using Parametric Binary Tree Labeling

基于参数二叉树标记的加密图像可分可逆数据隐藏Abstract本文首先介绍了一种参数化二叉树标记方法（PBTL）对两种不同类别的图像像素进行标记。利用PBTL，提出了一种数据嵌入方法（PBTL-DE），利用图像块内部的空间冗余性，将秘密数据嵌入到图像中。然后将PBTL-DE应用于加密域，提出了一种基于PBTL的加密图像可逆数据隐藏方法（PBTLRDHEI）。PBTL-RDHEI是一种既能无损又能独立
联言命题·2020-08-18 16:18

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

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，groups=1andkernel=(1,K)），就是可分离的。以下将torch的官方手册搬过来介绍使用方法（https://pytorch.org/docs/master/nn.html#co
Jumi爱笑笑·2020-07-15 06:23

视频插值--Video Frame Interpolation via Adaptive Separable Convolution

VideoFrameInterpolationviaAdaptiveSeparableConvolutionICCV2017https://github.com/sniklaus/pytorch-sepconv本文将视频插帧看作一个局部分离卷积，对输入帧使用一组1D核。这么做可以极大的减少参数量，加快速度。formulatesframeinterpolationaslocalseparableco
O天涯海阁O·2020-07-12 19:56

Zero-Shot Hyperspectral Image Denoising With Separable Image Prior

1.摘要大量的高光谱数据收集起来比较困难，所以作者提出了一种自监督策略，可以从一张退化图像构建出训练数据来训练一个去噪网络而不需要任何干净数据。另外，高光谱图像的光谱波段数一般比较多，计算负载较大，因此作者引入深度可分离卷积来实施去噪，既能捕获高光谱图像的结构先验又能减小模型复杂性。2.方法介绍2.1.深度可分离卷积的性能现在，我们考虑一个图像填充任务。假设A∈{0,1}N∗NA\in\{0,1\
seniusen·2020-07-11 22:04

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

可分离卷积-Separable Convolutions

经典卷积层一般卷积神经网络中，卷积运算的是使用与输入的featuremap相同channel大小的kernel，kernel的每个通道与输入的每个通道对应卷积然后相加就得到输出feature的一个通道上的一个数据点。因此有对应关系：输入的通道数=每个kernel的通道数输出的通道数=使用的kernel的数目可以计算出这一层的训练参数：N1=K×K×Cin×CoutN_1=K\timesK\time
Spratumn·2020-07-10 23:33

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

深度可分离卷积

下面这个文章介绍了深度可分离卷积是怎么做的：https://towardsdatascience.com/a-basic-introduction-to-separable-convolutions-b99ec3102728https
makefish·2020-07-02 11:40

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

,data_format=None,name=None)2.tf.nn.depthwise_conv2d(input,filter,strides,padding,name=None)3.tf.nn.separable_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

可分离卷积基本介绍

ABasicIntroductiontoSeparableConvolutions作者|Chi-FengWang翻译|通夜、秃了少年头编辑|王立鱼、Pita原文链接：https://towardsdatascience.com/a-basic-introduction-to-separable-convolutions-b99ec3102728
AI 研习社·2020-06-26 00:20

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

从零开始在Unity中写一个可分离的次表面散射（Separable Subsurface Scattering）着色器

上一次博客中实现了一个简单的PBR，既然提到了PBR，又怎么能不提一下3S（SubsurfaceScattering，次表面散射）。在Disney最初的论文里，3S只是PBR材质中的一个变量，名叫subsurface，通过这个来控制次表面散射的程度。然而到了实时渲染领域，特别是游戏领域，这个东西被单独提了出来，相应发展出了很多种技术来实现它。理论这里我也不讲了，《GPUGems3》：真实感皮肤渲染
上善若水_2019·2020-02-02 17:46

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

可分离卷积详解及计算量 Basic Introduction to Separable Convolutions

任何看过MobileNet架构的人都会遇到可分离卷积（separableconvolutions）这个概念。但什么是“可分离卷积”，它与标准的卷积又有什么区别？可分离卷积主要有两种类型：空间可分离卷积（spatialseparableconvolutions）深度可分离卷积（depthwiseseparableconvolutions）空间可分离卷积从概念上讲，这是两者中较容易的一个，并说明了将一
Jerry_Jin·2019-08-12 22:00

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

soft-margin SVM

本篇文章讨论如何防止SVM的过拟合：kernelfunction参数的选取（转化函数太复杂）和资料完全separable的要求将会导致过拟合！
极致 for 简单·2019-07-06 13:57
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