Group Convolution组卷积
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了Group Convolution组卷积相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
思路按照常规卷积到组卷积来。
常规卷积:
如果输入feature map尺寸为C∗H∗W C*H*WC∗H∗W,卷积核有N NN个,输出feature map与卷积核的数量相同也是N NN,每个卷积核的尺寸为C∗K∗K C*K*KC∗K∗K,N NN个卷积核的总参数量为N∗C∗K∗K N*C*K*KN∗C∗K∗K,输入map与输出map的连接方式如下图所示
组卷积:
以上是关于Group Convolution组卷积的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
深度学习Group Convolution分组卷积Depthwise Convolution和Global Depthwise Convolution
PyTorch笔记 - Convolution卷积运算的原理
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