depthwise separable convolution | BriefGPT

关键词depthwise separable convolution

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多视图超声心动图中先天心脏病的自动解读
多视角超声心动图自动分析方法，采用深度可分离卷积网络结构对先天性心脏病进行诊断和分类，不需要关键帧选择和视角注释。
PDF7 months ago
1M 参数足矣？用于医学图像分割的轻量级基于 CNN 的模型
本文提出了一种基于 Depthwise Separable Convolution 的轻量化 U-Net 模型 ——U-Lite，该模型只有 878K 参数，在保持高精度的前提下降低了计算复杂度，因此在医学图像分割任务中表现优异。
PDFa year ago
深度可分离卷积满足学习多个视觉领域的需求
本文提出一种基于深度可分离卷积的多领域学习体系结构，以捕获不同视觉领域之间的通用结构，并介绍一个门控机制，促进不同领域之间的软共享。在 Visual Decathlon 挑战赛上，我们的方法可以取得最高分数，比现有方法所需的参数数量少 50
PDF5 years ago
使用深度可分离卷积在 FPGA 上加速卷积神经网络
本文中，提出了一种可扩展的高性能深度可分离卷积优化的卷积神经网络加速器，适用于不同大小的 FPGA，可以实现 GPU 级别的卷积操作，提高了计算速度。在 Arria 10 SoC FPGA 上实现了 MobileNetV2，并取得了比 CP
PDF6 years ago
网络解耦：从常规到深度可分离卷积
该论文提出了一种称为网络解耦（ND）的训练方法，可以将已有的卷积神经网络模型转换到 MobileNet 等深度可分离卷积结构中，进而加速 CNN，减少严重的准确度下降。通过实验，作者证明了 ND 与其他训练 - free 方法正交，可以更大
PDF6 years ago
Xception：深度学习中的深度可分离卷积
这篇论文介绍了卷积神经网络中 Inception 模块的解释和中间步骤，提出了一种新的深层卷积神经网络架构 Xception 来替换 Inception 模块，它在 ImageNet 数据集上的表现略优于 Inception V3，但在包括
PDF8 years ago