2019年4月7日 - Separable Convolution在Google的Xception[1]以及MobileNet[2]论文中均有描述。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Pointw...
2019年7月30日 - Depthwise(DW)卷积与Pointwise(PW)卷积,合起来被称作Depthwise Se... Depthwise(DW)卷积与Pointwise(PW)卷积,合起来被称作Depthwise Separable Convol...
2019年12月16日 - intermediate step in-between regular convolution and the depthwise separable convolution operation (a depthwise convolution followed by a po...
2019年8月23日 - Xception: Deep Learning with Depthwise Separable Convolutions 函数定义如下: tf.nn.depthwise_conv2d(input,filter,strides,padding,rate=None,na...
深度可分离卷积(depthwise separable convolution)参数计算 我最早接触深度可分离卷积是在Xception网络结构中,这个网络就不在这里赘述了,这里主要讲一下参数计算。 假设...
2017年11月29日 - MobileNet模型的核心就是将原本标准的卷积操作因式分解成一个depthwise convolution和一个1*1的pointwise convolution操作。简单讲就是将原来一个卷积...
depthwise separable convolution
可分离反褶积
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2018年8月15日 - In depthwise separable convolutions there are F*F*inC parameters for the depthwise part, and then inC*outC parameters for the mixing part. I...
深度可分卷积（deepthwise separable convolution）是卷积神经网络中对标准的卷积计算进行改进所得到的算法，其通过拆分空间维度和通道（深度）维度的相关性，减少了卷积计算所需要的参数个数，并在一些研究中被证实提升了卷积核参数的使用效率。深度可分卷积的原型可认为来自于卷积神经网络中的Incept...
理论 算法
https://baike.baidu.com/
2018年5月6日 - 论文链接:Depthwise Separable Convolutions for Neural Machine Translation代码链接:tensor2tensor来源:ICLR 2018 简介最近,自回归卷积模型(auto-re...
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