ShuffleNet / MobileNet / ResNeXt/ Xception
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Group convolution
Pointwise/ Depthwise/ Groupwise convolution
参考链接:https://www.cnblogs.com/qiulinzhang/p/11541029.html
Depthwise卷积与Pointwise卷积 - 知乎 (zhihu.com)
Pointwise convolution的操作本质上在于将feature map的通道数进行加权求和,其卷积核的size = 1* 1,通道数为feature map的通道数,得到的feature map的通道数和卷积核的数目相同。
Depthwise convolution的操作在于,每一个通道对应一个卷积(平面,即只有一个通道),输出的feature map的通道数和输入的相同。
Groupwise convolution的操作在于将feature map的通道数进行分组,并且对卷积核进行分组,卷积核只对对应组的通道进行卷积操作。
以上是关于ShuffleNet / MobileNet / ResNeXt/ Xception的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
深度学习方法(十四):轻量级CNN网络设计——MobileNet,ShuffleNet,文末有思考
轻量级网络汇总:Inception,Xception,SqueezeNet,MobileNet v123Next,ShuffleNet v12,SENet,MNASNet,GhostNet,FBNet