上次读到深度可分卷积还是去年暑假,各种细节都有些忘了.记录一下,特别是计算量的分析过程. 1. 标准卷积和深度可分卷积 标准卷积(MobileNet论文中称为Standard Convolution,如下图所示)将N个大小(边长)为\(D_{k}\).通道数为M的卷积核作用于大小为\(D_{f}\).通道数同为M的特征图上,最后得到大小为Dp.通道数为N的输出.即标准卷积的每个卷积和的通道数需要与输入特征图的通道数相同,且输出特征图的通道数等于卷积核的个数.(以上均为保证文章完整性的废话) 深度

任何看过MobileNet架构的人都会遇到可分离卷积(separable convolutions)这个概念.但什么是“可分离卷积”,它与标准的卷积又有什么区别?可分离卷积主要有两种类型: 空间可分离卷积(spatial separable convolutions) 深度可分离卷积(depthwise separable convolutions) 空间可分离卷积 从概念上讲,这是两者中较容易的一个,并说明了将一个卷积分成两部分(两个卷积核)的想法,所以我将从这开始. 不幸的是,空间可分离卷积

目录: 1.经典的卷积层是如何计算的 2.分析卷积层的计算量 3.分析卷积层的参数量 4.pytorch实现自动计算卷积层的计算量和参数量 1.卷积操作如下: http://cs231n.github.io/assets/conv-demo/index.html 假设卷积层的输入特征图大小为C_in x H x W, 卷积核大小为K_1 x K_2, padding = P_1 x P_2, stride = S_1 x S_2, filter 数目为C_out. 输出的特征图大小为C_out

随着深度学习的飞速发展,对处理器的性能要求也变得越来越高,随之涌现出了很多针对神经网络加速设计的AI芯片.卷积计算是神经网络中最重要的一类计算,本文分析了高性能卷积计算中的数据复用,这是AI芯片设计中需要优化的重点之一,具体思路如下 数据复用的动机 存储-计算分离框架下,针对卷积计算的优化思路 针对卷积计算的硬件架构设计分析 已经面临的挑战和解决方向 神经网络中数据复用的未来 1. 高性能卷积计算中数据复用的动机 深度学习的发展过程中,较高的计算量是制约其应用的因素之一.卷积神经网络中,主要计算

from:https://blog.csdn.net/xuanwu_yan/article/details/53455260 背景 论文地址:Aggregated Residual Transformations for Deep Neural Networks 代码地址:GitHub 这篇文章在 arxiv 上的时间差不多是今年 cvpr 截稿日,我们就先理解为是投的 cvpr 2017 吧,作者包括熟悉的 rbg 和何凯明,转战 Facebook 之后代码都放在 Facebook 的主页里面

表1 CNN经典模型的内存,计算量和参数数量对比 AlexNet VGG16 Inception-v3 模型内存(MB) >200 >500 90-100 参数(百万) 60 138 23.2 计算量(百万) 720 15300 5000 1. CNN模型具体分析(以AlexNet网络模型为例) 1.1 网络结构 图1 AlexNet网络结构 AlexNet有5个卷积层和3个全连接层 C1:96×11×11×3 (卷积核个数/宽/高/深度)               34848个 C2:25

目录: 1.什么是depthwise separable convolution? 2.分析计算量.flops 3.参数量 4.与传统卷积比较 5.reference

目录: 1.什么是group convolution? 和普通的卷积有什么区别? 2.分析计算量.flops 3.分析参数量 4.相比于传统普通卷积有什么优势以及缺点,有什么改进方法? 5.reference   1.group convolution历史       2.计算量       3.参数量       4.相比于传统普通卷积的优缺点,以及改进         5.reference  

#coding:utf-8 ''' 卷积计算 ''' import mxnet as mx from mxnet.gluon import nn from mxnet import ndarray as nd # 卷积层 # 输入输出的数据格式是: batch * channel * height * width # 权重格式:output_channels * in_channels * height * width w = nd.arange(4).reshape((1,1,2,2)) b

要执行下面程序,需要安装Beautiful Soup和requests,具体安装方法请见:https://www.cnblogs.com/xiandedanteng/p/8668492.html # 分析自己的博客 https://www.cnblogs.com/xiandedanteng/p/?page=XX,看每个月发帖量是多少 from bs4 import BeautifulSoup import requests import re user_agent='Mozilla/4.0 (c

矩阵乘积:对应行列对应元素相乘的和组成新的矩阵 两个矩阵的乘法仅当第一个矩阵A的列数和另一个矩阵B的行数相等时才能定义.如A是m×n矩阵和B是n×p矩阵,它们的乘积C是一个m×p矩阵 并将此乘积记为: 例如: 矩阵的乘法满足以下运算律: 结合律: 左分配律: 右分配律: 矩阵乘法不满足交换律. 矩阵乘积可以形象地理解成空间的线性变化:位置的旋转,移动 卷积与矩阵 又称卷积和,即某元素邻域组成的矩阵A与卷积核矩阵B对应的元素的乘积的和,其中A,B的行列数相等.卷积核有特殊的定义:需矩阵中心元素=周

本文介绍以下几个CNN经典模型:Lenet(1986年).Alexnet(2012年).GoogleNet(2014年).VGG(2014年).Deep Residual Learning(2015年) 1.LeNet-5 Lenet-5是一个经典的CNN网络模型,几乎所有讲CNN的资料都会提到该模型:该模型是为了识别手写字体和计算机打印字符而设计的, 而且该模型确实在手写体识别领域非常成功,曾被广泛应用于美国银行支票手写体识别. 具体的论文和例子可以参考:http://yann.lecun.c

软件授权:免费 (希望你可以支持开发者) 软件官网:http://www.xnview.com/en/xnviewmp/ 软件简介: XnView MP 是一款非常著名的免费看图软件XnView 的新版本,其中MP是 Multi Platform 的缩写,它将实现多平台的支持并基于同样的源代码,不同平台也将提供统一的界面和体验,并最终取代以前 XnView 的其他版本(Linux.Mac OS X.Windows).XnView MP先天支持UniCode,能加载各种色深的图片(8/16/32

1.FLOPs的概念:全称是floating point operations per second,意指每秒浮点运算次数,即用来衡量硬件的计算性能:在CNN中用来指浮点运算次数: 2.计算过程: 如上,根据上图来计算第一层卷积层的FLOPs: 对于某个卷积层,它的FLOPs数量为:,其中表示该层参数的数目. 这里AlexNet网络第一卷积层为例,它的FLOPs数目为: .

题目描述 矩阵乘法的运算量与矩阵乘法的顺序强相关. 例如: A是一个50×10的矩阵,B是10×20的矩阵,C是20×5的矩阵 计算A*B*C有两种顺序:((AB)C)或者(A(BC)),前者需要计算15000次乘法,后者只需要3500次. 编写程序计算不同的计算顺序需要进行的乘法次数 输入描述: 输入多行,先输入要计算乘法的矩阵个数n,每个矩阵的行数,列数,总共2n的数,最后输入要计算的法则 输出描述: 输出需要进行的乘法次数 示例1 输入 3 50 10 10 20 20 5 (A(BC))

在AI芯片:高性能卷积计算中的数据复用曾提到,基于变换域的卷积计算--譬如Winograd卷积--并不能适应算法上对卷积计算多变的需求.但Winograd卷积依旧出现在刚刚公开的ARM Ethos-N57和Ethos-N37 NPUs的支持特性中,本文将利用Nvidia开源的NVIDIA Deep Learning Accelerator (NVDLA)为例,分析在硬件中支持Winograd卷积的实现方式,代价和收益:以期对基于变换域卷积的优势和不足有更深的认识. 1. Windgrad卷积的计

论文提出PConv为对特征金字塔进行3D卷积,配合特定的iBN进行正则化,能够有效地融合尺度间的内在关系,另外,论文提出SEPC,使用可变形卷积来适应实际特征间对应的不规律性,保持尺度均衡.PConv和SEPC对SOTA的检测算法有显著地提升 ,并且没有带来过多的额外计算量   来源:晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: Scale-Equalizing Pyramid Convolution for Object Detection 论文地址:https://arxiv.org/pdf/2005

完整代码及其数据,请移步小编的GitHub地址 传送门:请点击我 如果点击有误:https://github.com/LeBron-Jian/DeepLearningNote 这里结合网络的资料和MobileNet论文,捋一遍MobileNet,基本代码和图片都是来自网络,这里表示感谢,参考链接均在后文.下面开始. MobileNet论文写的很好,有想法的可以去看一下,我这里提供翻译地址: 深度学习论文翻译解析(十七):MobileNets: Efficient Convolutional Ne

main()函数是整个程序的入口,在程序启动之前,系统会调用exec()函数.在Unix中exec和system的不同在于,system是用shell来调用程序,相当于fork+exec+waitpid,fork 函数创建子进程后通常都会调用 exec 函数来执行一个新程序:而exec是直接让你的程序代替原来的程序运行. system 是在单独的进程中执行命令,完了还会回到你的程序中.而exec函数是直接在你的进程中执行新的程序,新的程序会把你的程序覆盖,除非调用出错,否则你再也回不到exec后

程序启动之前 从exec()开始 main()函数是整个程序的入口,在程序启动之前,系统会调用exec()函数.在Unix中exec和system的不同在于,system是用shell来调用程序,相当于fork+exec+waitpid,fork 函数创建子进程后通常都会调用 exec 函数来执行一个新程序:而exec是直接让你的程序代替原来的程序运行. system 是在单独的进程中执行命令,完了还会回到你的程序中.而exec函数是直接在你的进程中执行新的程序,新的程序会把你的程序覆盖,除非调