一、dwconv是什么

DWConv，全稱Depthwise Convolution（深度可分離卷積），是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的一種重要計(jì)算模式，通常被認(rèn)為是MobileNet中的一個(gè)亮點(diǎn)算法。

DWConv主要分為兩個(gè)步驟：depthwise convolution（DW）和 pointwise convolution（PW）。

DWConv在實(shí)現(xiàn)深度可分離卷積的時(shí)候，先對每個(gè)channel進(jìn)行獨(dú)立的卷積，然后再通過 PWConv合并所有channels為輸出特征圖，從而達(dá)到減小計(jì)算量、提升計(jì)算效率的目的。

二、dwconv2d

dwconv2d就是PyTorch中的深度可分離卷積函數(shù)，其定義如下：

import torch.nn.functional as F

def dwconv2d(input, weight, bias=None, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1):
    return F.conv2d(input, weight, bias, stride, padding, dilation, groups)

其中，weight是卷積核，bias是偏差。其它參數(shù)與標(biāo)準(zhǔn)卷積函數(shù)一致。

三、dwconv的作用

dwconv主要用于降低輸入特征圖的維度，同時(shí)保持特征信息的不變性。

舉一個(gè)例子，如果我們有一個(gè)3x3的卷積核，對于一張5x5的RGB圖像，傳統(tǒng)的卷積運(yùn)算需要25x3x3=225個(gè)參數(shù)和25x3x3x3=2025次乘加運(yùn)算（不包括偏差），將這個(gè)卷積核應(yīng)用于一個(gè)單通道的特征圖上，需要進(jìn)行3x3=9次乘加運(yùn)算，產(chǎn)生一個(gè)輸出通道。但是，如果使用DWConv將這個(gè)卷積核拆分成為RGB三個(gè)通道的3個(gè)3x3卷積核，將對于RGB通道以及單通道特征圖各進(jìn)行3x3=9次乘加運(yùn)算，總共需要27次乘加運(yùn)算，減少了七倍，同時(shí)提升了計(jì)算速度。

四、dwconv 是什么卷積

DWConv是一種深度可分離的卷積，在特征維度上分組卷積，對每個(gè)channel進(jìn)行獨(dú)立的深度卷積（depthwise convolution），并在輸出前使用一個(gè)1x1卷積（pointwise convolution）將所有通道進(jìn)行聚合，即是一種卷積。

五、dwconv的卷積核大小

dwconv的卷積核大小是可以自由定義的，一般來說，它的大小與輸入的層參數(shù)形狀相關(guān)，例如，對于3x3的RGB圖像，可以使用3個(gè)3x3的卷積核以進(jìn)行深度卷積，然后再使用由1x1卷積核組成的1D-filter進(jìn)行點(diǎn)積運(yùn)算。

六、dwconv和conv函數(shù)區(qū)別

Convolution（卷積）是一般性的卷積操作，既可以對整個(gè)特征圖進(jìn)行卷積，又可以對特征圖的各個(gè)channel independently進(jìn)行卷積。而DWConv是一種特殊的卷積模式，其對每個(gè)channel進(jìn)行獨(dú)立的卷積計(jì)算，從而達(dá)到減小計(jì)算量、提升計(jì)算效率的目的。

七、dwconv比普通conv好在哪里

相比于傳統(tǒng)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，dwconv的顯著優(yōu)勢在于：

八、dwconvolution

正如我們前面所提到的，DWConv可以在單個(gè)通道上實(shí)現(xiàn)一個(gè)卷積操作，然后應(yīng)用于多個(gè)通道，從而減少了計(jì)算量。同時(shí)，它也可以被稱為深度可分離卷積或DWConv。

DWConv可以被視為一種對常規(guī)卷積的簡化，因?yàn)樗沟镁矸e操作獨(dú)立于輸入特征圖的通道數(shù)。這就意味著，它可以允許在更深、更有效的網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行更高效的計(jì)算。

九、dwconv pytorch

在PyTorch中，DWConv2D卷積層可以通過以下方式進(jìn)行定義，其中，dw和1x1卷積層一起定義這個(gè)卷積層。

import torch.nn as nn

class myModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(myModel, self).__init__()
        self.dwconv = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(3, 3, kernel_size=3, stride=2, padding=1, groups=3, bias=False),
            nn.BatchNorm2d(3),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.Conv2d(3, 9, kernel_size=1, stride=1, padding=0, bias=False),
            nn.BatchNorm2d(9),
            nn.ReLU(inplace=True),
        )

在上面的示例中，定義了DWConv2D層，并進(jìn)行了部分卷積。使用一個(gè)包含Moden層參數(shù)的方法，可以簡單地將一個(gè)DWConv2D層添加到您的PyTorch模型中。

十、結(jié)語

本文介紹了DWConv（深度可分離卷積）的相關(guān)內(nèi)容。在現(xiàn)代計(jì)算機(jī)視覺應(yīng)用中，深度學(xué)習(xí)模型的計(jì)算量已經(jīng)變得越來越大，DWConv這種高效的卷積計(jì)算方式，能夠針對性的解決這個(gè)問題。希望通過本文的介紹，能夠?qū)WConv有更深入的了解。