深度可分离卷积

轻量级模型设计与部署总结

前言一些关键字定义及理解计算量 FLOPs内存访问代价 MACGPU 内存带宽Latency and Throughput英伟达 GPU 架构 CNN 架构的理解手动设计高效 CNN 架构建议一些结论： 一些建议轻量级网络模型部署总结轻量级网络论文解析文章参考资料文章同步发于 github 仓库和知…

深度可分离卷积_MobileNet-深度可分离卷积

论文地址：MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applicationsarxiv.orgMobileNet的核心就是Depthwise separable convolution（深度可分离卷积），它将一般的卷积过程分为了depthwise convoluti…

深度可分离卷积_理解分组卷积和深度可分离卷积如何降低参数量

这是一篇简短的小文章，主要记录下我对分组卷积（Group convolution）和深度可分离卷积（Depthwise separable convolution）的一点理解。上网看别人写的博客和文章大同小异，他们锻炼了自己的英语翻译能力&#…

Diagonalwise Refactorization: An Efficient Training Method for Depthwise Convolutions笔记

论文地址：Diagonalwise Refactorization: An Efficient Training Method for Depthwise Convolutions 摘要 Depthwise Conv由于减少了参数和乘加运算因而具备显着的性能优势。然而，在当前的深度学习框架中，使用GPU进行Depthwise Conv训练的…

深度可分离卷积_深度可分离卷积

一些轻量级的网络，如mobilenet中，会有深度可分离卷积depthwise separable convolution，由depthwise(DW)和pointwise(PW)两个部分结合起来，用来提取特征feature map相比常规的卷积操作，其参数数量和运算成本比较低常规卷…

【图像分类—Xception】Xception: Deep Learning with Depthwise Separable Convolutions

Xception: Deep Learning with Depthwise Separable Convolutions 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…

CV学习笔记-MobileNet

MobileNet 文章目录MobileNet1. MobileNet概述2. 深度可分离卷积（depthwise separable convolution）2.1 深度可分离卷积通俗理解2.2 深度可分离卷积对于参数的优化3. MobileNet网络结构4. 代码实现4.1 卷积块4.2 深度可分离卷积块4.3 MobileNet定义4.4 完…