首页 > TAG信息列表 > depthwise
[MobileNet] V2和V1的对比
结构对比 MobileNet v1的深度可分离卷积(depthwise separable convolution)分为Depthwise convolution与Pointwise convolution。层级结构如下: MobileNet v2在Depthwise convolution之前添加一层Pointwise convolution。层级结构是这样: 为什么多了一层Pointwise convolution M经典网络结构总结--MobileNet系列
经典网络结构总结--MobileNet系列 MobileNet mobilenet是Google提出的。 优点:体积小,计算量小,适用于移动设备的卷积神经网络。 可以实现分类/目标检测/语义分割; 小型化: 卷积核分解,使用1xN和Nx1的卷积核替换NxN的卷积核。 采用bottleneck结构 ,以SqueezeNet为代表 以低精度浮点数【李宏毅2020 ML/DL】P45-50 Network Compression
我已经有两年 ML 经历,这系列课主要用来查缺补漏,会记录一些细节的、自己不知道的东西。 已经有人记了笔记(很用心,强烈推荐):https://github.com/Sakura-gh/ML-notes 本节内容综述 为什么提出模型压缩?因为我们有把Deep Model放在移动端设备的需求,因此要压缩空间、加快计算速度。 李老【深度学习】像素级分割网络新思路之DeepLabv3+
【深度学习】像素级分割网络新思路之DeepLabv3+ 1 版本情况 2 引言&相关工作 3 空洞卷积(Dilated/Atrous Convolution) 4 DeepLabv3+ 5 深度可分离卷积(Depthwise separable convolution) 5.1 逐通道卷积(Depthwise Convolution) 5.2 逐点卷积(Pointwise Convolution) 6 实验(Miou)李宏毅机器学习课程笔记-13.4模型压缩之架构设计
目录Low Rank ApproximationDepthwise & Pointwise ConvolutionGroup Convolution不同卷积的PyTorch实现Application 调整Network的架构设计(Architecture Design),让它变得只需要比较少的参数,这是在实际操作中最有效的做法。 Low Rank Approximation 如果是Fully Connected Network,DO-Conv 涨点模块
文章目录 0.动机1.传统的卷积和Depthwise卷积2.Depthwise over-parameterized卷积(DO-Conv)3.DO-DConv和DO-GConv4.在视觉任务中使用Depthwise over-parameterized卷积5.总结 DO-Conv无痛涨点:使用over-parameterized卷积层提高CNN性能 DO-Conv: Depthwise Over-parametXception: Deep Learning with Depthwise Separable Convolutions
核心贡献:从Inception的思想:剥离时序卷积和空域卷积 得到启发,提出了Xception(Extreme Inception),希望能彻底解耦二者。 其他贡献: 本文提供了关于Inception的一种解释。 讨论了与现有深度可分离卷积的区别,并指出其最大影响因素是两层卷积之间的非线性化。 在两个图像分类数据库Depthwise卷积与Pointwise卷积
原文链接:https://blog.csdn.net/tintinetmilou/article/details/81607721 Depthwise(DW)卷积与Pointwise(PW)卷积,合起来被称作Depthwise Separable Convolution(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,其深度学习面试题24:在每个深度上分别卷积(depthwise_conv2d)
目录 举例 单个张量与多个卷积核在深度上分别卷积 参考资料 举例 如下张量x和卷积核K进行depthwise_conv2d卷积 结果为: 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没有求和这一步,对应代码为: import tXception翻译
论文:Xception: Deep Learning with Depthwise Separable Convolutions 论文链接:https://arxiv.org/abs/1610.02357 算法详解: Xception是google继Inception后提出的对Inception v3的另一种改进,主要是采用depthwise separable convolution来替换原来Inception v3中的卷积操作。