depthwise convolution-lab - 腾讯云开发者社区

2K2 0

卷积网络基础知识---Depthwise Convolution && Pointwise Convolution && Separable Convolution

它的核心思想是将一个完整的卷积运算分解为两步进行，分别为Depthwise Convolution与Pointwise Convolution。...其中一个Filter只包含一个大小为3×3的Kernel，卷积部分的参数个数计算如下： N_depthwise = 3 × 3 × 3 = 27 Depthwise Convolution完成后的Feature...参数对比回顾一下，常规卷积的参数个数为： N_std = 4 × 3 × 3 × 3 = 108 Separable Convolution的参数由两部分相加得到： N_depthwise = 3 ×...3 × 3 = 27 N_pointwise = 1 × 1 × 3 × 4 = 12 N_separable = N_depthwise + N_pointwise = 39 相同的输入，同样是得到...---- Xception: Deep Learning with Depthwise Separable Convolutions, François Chollet ↩︎ MobileNets:

10.4K4 1

您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

没有找到

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: Deep Learning with Depthwise...Separable Convolutions tf.nn.depthwise_conv2d(input,filter,strides,padding,rate=None,name=None,data_format...现在我们可以形象的解释一下depthwise_conv2d卷积了。...看普通的卷积，我们对卷积核每一个out_channel的两个通道分别和输入的两个通道做卷积相加，得到feature map的一个channel，而depthwise_conv2d卷积，我们对每一个对应的...到此这篇关于Tensorflow tf.nn.depthwise_conv2d如何实现深度卷积的的文章就介绍到这了,更多相关Tensorflow tf.nn.depthwise_conv2d深度卷积内容请搜索

9185 0

CNN模型之MobileNet

一 Depthwise separable convolution： MobileNet的基本单元是深度级可分离卷积（depthwise separable convolution---DSC），其实这种结构之前已经被使用在...图1 Depthwise separable convolution ?...图2 Depthwise convolution和pointwiseconvolution 这里简单分析一下depthwise separable convolution在计算量上与标准卷积的差别。...四 MobileNet 的TensorFlow实现: TensorFlow的nn库有depthwise convolution算子tf.nn.depthwise_conv2d，所以MobileNet很容易在...conv2d dw_conv = depthwise_conv2d(inputs, "depthwise_conv", strides=strides)

1.9K7 0

DeepLab v3_deeplab模型导出

/depthwise_weights] WARNING:tensorflow:Checkpoint is missing variable [aspp1_depthwise/BatchNorm/gamma.../depthwise_weights] WARNING:tensorflow:Checkpoint is missing variable [aspp2_depthwise/BatchNorm/gamma.../depthwise_weights] WARNING:tensorflow:Checkpoint is missing variable [aspp3_depthwise/BatchNorm/gamma.../depthwise_weights] WARNING:tensorflow:Checkpoint is missing variable [decoder/decoder_conv0_depthwise.../depthwise_weights] WARNING:tensorflow:Checkpoint is missing variable [decoder/decoder_conv1_depthwise

2673 0

【CNN结构设计】深入理解深度可分离卷积

Depthwise卷积下面我们来看以下Depthwise卷积的步骤在常规的卷积中，我们的卷积核都对每个通道进行了一次计算而Depthwise卷积只对一个通道进行卷积计算，因此Depthwise卷积是不会改变原始特征图的通道数目...Depthwise和Pointwise这两部分的计算量 4. 和传统卷积相比 ?...和传统卷积相比，深度可分离卷积的计算量减少了N倍可以看到Depthwise + Pointwise卷积的计算量相较于传统卷积减少了倍！...一个延伸另外华为最近出了一篇GhostNet文章，对移动端网络感兴趣的可以去看看，该文章同时结合了常规卷积和Depthwise卷积，通过普通卷积得出一系列特征图，再通过Depthwise方式在这一系列特征图得出另外一部分特征图...代码实现部分框架有提供Depthwise卷积API，这里就不再赘述了。

3K1 0

开发 | 如何利用 TVM 优化深度学习GPU op？教你用几十行Python代码实现2-3倍提升

这篇文章题为《Optimize Deep Learning GPU Operators with TVM: A Depthwise Convolution Example》（以 Depthwise Convolution...团队采用的是 Depthwise Convolution（即 topi.nn.depthwise_conv2d_nchw）作为示例，并演示了如何可以改进已经手动优化的 TensorFlow 中的 CUDA...Depthwise Convolution 是一种构建模型的基本思想，能够有效降低深度神经网络的计算复杂度，包括谷歌的 Xception 和 MobileNet 都属于 Depthwise Convolution...在 depthwise convolution 中有两种形式的数据重用：过滤器重用和输入重用，前者发生在输入通道上滑过并计算多次时，后者在平铺时发生，以 3x3 的 depthwise convolution...融合运算符与单个 depthwise_conv2d 一样快。

1.8K8 0

论文阅读学习 - (DeeplabV3+)Encoder-Decoder with Atrous Separable Convolution

深度可分离卷积结构(depthwise separable convolution) 和 group convolution 能够有效降低计算量与参数量，同时保持模型表现. 1....separable convolution 深度可分卷积操作，将标准卷积分解为一个 depthwise conv，depthwise conv 后接 pointwise conv(如，1×1 conv...)，有效的降低计算复杂度. depthwise conv 对每一个输入通道(channel) 分别进行 spatial conv； pointwise conv 用于合并 depthwise conv...TensorFlow 实现的 depthwise separable conv 已经在 depthwise conv 中支持 atrous conv. 1.3 DeepLabv3 as encoder...在每个 3×3depthwise conv 后，添加 BN 和 ReLU，类似于 MobileNet. 改进的 Xception 结构如图： ? 3.

2.7K2 0

轻量级神经网络-MobileNet V1

MobileNet是Google提出的一种使用深度可分离卷积(Depthwise Separable Convolution)构建的、更加适合移动端和嵌入式应用的轻量级神经网络。...深度可分离卷积(Depthwise Separable Convolution) MobileNet的模型参数和计算量下降都受益于Depthwise Separable Convolution方法。...Depthwise Separable Convolution是一种卷积分解操作，它将Standard Convolution分解成两个小的卷积操作:Depthwise Convolution和Pointwise...具体的原理如下： image.png Standard Convolution计算代价 image.png 举个栗子 image.png Depthwise Convolution的计算代价...下图是在ImageNet上的测试结果: Depthwise Separable VS Full Convolution MobileNet Depthwise Separable Convolution

3593 0

【模型解读】说说移动端基准模型MobileNets

MobileNets是流线型的架构，它使用depthwise sparable convolution(深度可分离卷积)来构建轻量级的深层神经网络。...我们可以看到它由3*3的通道分组卷积（depthwise separable convolution）加1*1的普通卷积（point wise convolution）组成。...下面我们计算一下depthwise sparable convolution和普通卷积之间的计算量的比较，便于我们客观理解depthwise sparable convolution的有效性。...depthwise sparable convolution计算量： ? 两个比值为： ?...一般情况下N比较大，当DK=3时，depthwise sparable convolution计算量仅为普通卷积计算量的1/9。

3522 0

手机CNN网络模型

Depthwise Separable Convolution 我们首先来看看什么是 Depthwise Separable Convolution 一个标准的卷积层输入输出分别是...Depthwise separable convolution 主要是将这两件事分开做。...分为 depthwise convolutions 和 pointwise convolutions depthwise convolutions 就是使用一个滤波器对每个输入通道进行卷积，...Depthwise separable convolutions 的计算量为： ?...上式加号左边为 Depthwise convolution 计算量，右边是 Pointwise convolution 计算量。

1.1K4 0

mobilenet改进_常用的轻量化网络

2,048 25,690,112 MobilenetV1/Conv2d_2_depthwise/depthwise: 576 1,806,336...16,384 51,380,224 MobilenetV1/Conv2d_4_depthwise/depthwise: 1,152 903,168...65,536 51,380,224 MobilenetV1/Conv2d_6_depthwise/depthwise: 2,304 451,584...262,144 51,380,224 MobilenetV1/Conv2d_8_depthwise/depthwise: 4,608 903,168...262,144 51,380,224 MobilenetV1/Conv2d_10_depthwise/depthwise: 4,608 903,168

8661 0

长文详解YOLOv7的网络结构

__init__() self.layer_1 = nn.Sequential( Conv(3, 32, k=3, p=1, depthwise=depthwise...), Conv(32, 64, k=3, p=1, s=2, depthwise=depthwise), Conv(64, 64, k=3, ...p=1, depthwise=depthwise) ) 接下来，YOLOv7再用一层步长为...=depthwise), Conv(inter_dim, inter_dim, k=3, p=1, depthwise=depthwise) ) ...=depthwise), ELANBlock(in_dim=128, out_dim=256, expand_ratio=0.5, depthwise=depthwise

7.6K3 0

MobileNext：打破常规，依图逆向改造inverted residual block | ECCV 2020

Depthwise separable convolutions，为了解决标准卷积带来的参数量和计算量问题，将其分解为depthwise卷积和pointwise卷积，前者用于提取单维度的特征，后者用于线性组合多维度特征...卷积核较小的depthwise卷积是轻量的，可用于对高维度特征进行进一步的特征提取。...可以像inverted residual block那样中间使用depthwise卷积来显示地提取空间特征，如图3a所示。...卷积和depthwise卷积。...对比inverted residual block，由于现在depthwise卷积的输入为高维度特征，可以提取更丰富的空间信息。

6342 0

模型FLOPs很低，推理速度却很慢？

今天借着RegNet，说一说depthwise卷积和普通卷积的区别，为什么depthwise卷积是低FLOPs，高推理时间，为什么ShuffleNet V2把depthwise卷积称为element-wise...但是推理速度方面，depthwise卷积要远远慢于普通卷积。...depthwise卷积中每一个channel对应着不同的卷积核和feature blob，每次卷积操作之间不牵涉“数据复用”，因此从这个角度，可以说depthwise卷积某种程度上说也是一种“element-wise...RegNet的附录部分有一些对于depthwise卷积，以及swish激活函数的相关实验，虽然只有结论没有讨论，也是很值得一看，比如swish和depthwise卷积很搭，其他的一般；比如depthwise...拿基于普通卷积的结构，跟基于Depthwise卷积的EfficientNet比推理速度，也挺。。。

4.7K3 0

MobilenNet模型

MobilenNet模型深度可分离卷积 MobileNet的结构 1、主干模型 2、Unet解码部分深度可分离卷积 MobilenNet模型是一种轻量级的网络，核心思想便是深度可分离卷积（depthwise...可以看出来depthwise separable convolution可以减少模型的参数。...=(2, 2), block_id=4) x = _depthwise_conv_block(x, 256, alpha, depth_multiplier, block_id=5) f3 =...=6) x = _depthwise_conv_block(x, 512, alpha, depth_multiplier, block_id=7) x = _depthwise_conv_block..., block_id=9) x = _depthwise_conv_block(x, 512, alpha, depth_multiplier, block_id=10) x = _depthwise_conv_block

2921 0

CNN模型-ResNet、MobileNet、DenseNet、ShuffleNet、EfficientNet

CNN模型比较 CNN经典架构要了解最新模型的优势，有一些架构的基本观念还是得先认识，下面就让我们来看看：Inception、残差网络、Depthwise Separable Convolution的观念...Separable Convolution 上图为Depthwise Separable Convolution的架构，有别于一般的卷积，其主要可以分为两个步骤：第一个步骤先将输入Feature...Maps与k*k 、深度与input相同的kernel卷积(Depthwise)，并且每一个Feature Map与Kernel的卷积是独立的。...ShuffleNet以SqueezeNet为基础并做了一些改变，其原理与Depthwise separable convolution有几分神似，Depthwise separable convolution...是由Depthwise＋Pointwise convolution组成，而之所以要运用Pointwise convolution是因为Depthwise中Feature Maps通道不流通的问题，在Depthwise

2.2K2 0

语义分割模型精度排名_场景语义分割

=(2, 2), block_id=4) x = _depthwise_conv_block(x, 256, alpha, depth_multiplier, block_id=5) f3 =...x x = _depthwise_conv_block(x, 512, alpha, depth_multiplier, strides=(2, 2), block_id...=6) x = _depthwise_conv_block(x, 512, alpha, depth_multiplier, block_id=7) x = _depthwise_conv_block..., block_id=9) x = _depthwise_conv_block(x, 512, alpha, depth_multiplier, block_id=10) x = _depthwise_conv_block...(x, 512, alpha, depth_multiplier, block_id=11) f4 = x x = _depthwise_conv_block(x, 1024, alpha,

5764 0

移动端SOTA模型 MixNet

前言 Depthwise卷积在设计更轻量高效的网络中经常被使用，但人们通常都忽略了Depthwise卷积中的卷积核大小（通常都是使用3x3）。...基于这个思想，我们得到了一个以不同大小卷积核组合成Depthwise卷积模块，再AutoML的搜索下，提出了一个更高效的网络Mixnet，超越大部分移动端网络如Mobilenetv1, v2, shufflenet...研究动机由于Depthwise卷积是分离各个通道，单独做一个卷积操作。因此在设计网络中，为了减少计算量，研究人员通常把注意力放在如何控制通道数，使得网络计算量不会增长过大。...kernel_size) self.split_channels = _SplitChannels(channels, self.num_groups) self.mixed_depthwise_conv...= nn.ModuleList() for i in range(self.num_groups): self.mixed_depthwise_conv.append

7913 0

ShuffleNet算法详解

MobileNet则是采用了depthwise separable convolution代替传统的卷积操作，在几乎不影响准确率的前提下大大降低计算量，具体可以参考MobileNets-深度学习模型的加速...Xception主要也是采用depthwise separable convolution改进Inception v3的结构。...然后是3*3 DWConv表示depthwise separable convolution。...depthwise separable convolution可以参考MobileNet，下面贴出depthwise separable convolution的示意图。...下图就是depthwise separable convolution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depthwise separable convolution

9602 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

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

卷积网络基础知识---Depthwise Convolution && Pointwise Convolution && Separable Convolution

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

CNN模型之MobileNet

DeepLab v3_deeplab模型导出

【CNN结构设计】深入理解深度可分离卷积

开发 | 如何利用 TVM 优化深度学习GPU op？教你用几十行Python代码实现2-3倍提升

论文阅读学习 - (DeeplabV3+)Encoder-Decoder with Atrous Separable Convolution

轻量级神经网络-MobileNet V1

【模型解读】说说移动端基准模型MobileNets

手机CNN网络模型

mobilenet改进_常用的轻量化网络

长文详解YOLOv7的网络结构

MobileNext：打破常规，依图逆向改造inverted residual block | ECCV 2020

模型FLOPs很低，推理速度却很慢？

MobilenNet模型

CNN模型-ResNet、MobileNet、DenseNet、ShuffleNet、EfficientNet

语义分割模型精度排名_场景语义分割

移动端SOTA模型 MixNet

ShuffleNet算法详解

扫码

热门标签

社区

活动

资源

关于

腾讯云开发者

热门产品

热门推荐

更多推荐