depthwise convolution | BriefGPT

关键词depthwise convolution

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InceptionNeXt: Inception 遇见 ConvNeXt
提出了一种类似于 Inception 的新型卷积操作 Inception depthwise convolution，将大核卷积分解为四个通道维度上的平方小核、两个正交带状核和一个恒等映射，用于构建高吞吐量且性能表现强劲的网络 Incept
PDFa year ago
DO-Conv：深度可超参数化卷积层
本文提出了一种称为 DO-Conv 的深度可分离卷积层，可以用于代替传统的卷积层，并在图像分类等经典视觉任务中提高卷积神经网络的性能，同时在推理阶段将深度卷积折叠成传统卷积，不会增加计算复杂度。
PDF4 years ago
MixConv: 混合深度可分离卷积核
本文系统地研究了不同核大小的影响，提出了一种新的混合深度卷积（MixConv），将多个核大小自然混合在单个卷积中，为现有的 MobileNets 在 ImageNet 分类和 COCO 目标检测中提高了准确性和效率。
PDF5 years ago
对角重构：一种用于深度卷积的高效训练方法
本文提出了一种名为 Diagonalwise Refactorization 的有效方法，用于加速深度卷积层的训练，并在 5 个流行的深度学习框架中实现。实验结果表明，相对于深度卷积的原始实现，该方法在 Darknet 上获得了 15.4
PDF6 years ago
利用通道级局部卷积提高卷积神经网络的效率的 clcNet
本文提出了一种名为 CLC 的广义卷积操作，即使用输入通道的子集来计算输出通道，该操作包括深度卷积和分组卷积，这可以用于构建新的卷积块 CLC Block，从而建立更高效的 CNN 模型 clcNet，并在 ImageNet-1K 数据集上
PDF7 years ago