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2018年8月12日 · 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。 对于一张5×5像素、三通道彩色输入图片（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Feature Map，如果 …

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2024年2月21日 · 逐深度卷积（Depthwise convolution，DWConv）与标准卷积的区别在于，深度卷积的卷积核为单通道模式，需要对输入的每一个通道进行卷积，这样就会得到和输入特征图通道数一致的输出特征图。 即有 输入特征图通道数=卷积核个数=输出特征图个数。 假设，一个大小为64×64像素、3通道彩色图片，3个单通道卷积核分别进行卷积计算，输出3个单通道的特征图。 所以，一个3通道的图像经过运算后生成了3个Feature map，如下图所示。 其中一个Filter只包 …

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。 对于一张5×5像素、三通道彩色输入图片（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 Feature Map，如果有same padding则尺寸 …

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深度可分离卷积主要分为两个过程，分别为逐通道卷积（Depthwise Convolution）和逐点卷积（Pointwise Convolution）。 Depthwise Convolution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feature map通道数和输入的通道数完全一样。 一张5×5像素、三通道彩色输入图片（shape为5×5×3），Depthwise Convolution首先经过第一次卷积运算，DW完全是在二维平面内进行。 卷积核的数量与上一层的通道数相同（通道和卷积核一一对应）。 所以 …

简单来说，depth-wise卷积的FLOPs更少没错，但是在相同的FLOPs条件下，depth-wise卷积需要的IO读取次数是普通卷积的100倍，因此，由于depth-wise卷积的小尺寸，相同的显存下，我们能放更大的batch来让GPU跑满，但是此时速度的瓶颈已经从计算变成了IO。 自然desired小尺寸卷积应该有的快速的特性，也无法实现。 当然，也不该如此绝望，也许未来某天GPU的IO性能进一步提升，基于depth-wise卷积的工作就可以真正称得上是Efficient了！ 最后，关于EfficientNet …

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