组卷积（group convolution）

时间 2021-07-11

标签深度学习繁體版

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说明分组卷积之前我们用一张图来体会一下一般的卷积操作。从上图可以看出，一般的卷积会对输入数据的整体一起做卷积操作，即输入数据：H1×W1×C1；而卷积核大小为h1×w1，通道为C1，一共有C2个，然后卷积得到的输出数据就是H2×W2×C2。这里我们假设输出和输出的分辨率是不变的。主要看这个过程是一气呵成的，这对于存储器的容量提出了更高的要求。但是分组卷积明显就没有那么多的参数。先用图片直

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1. Group Convolution分组卷积
2. 分组卷积/群卷积（Group Convolution）
3. Group Convolution分组卷积，以及Depthwise Convolution和Global Depthwise Convolution
4. 卷积网络基础知识---Group Convolution分组卷积
5. 分组卷积：Grouped convolution
6. 卷积Convolution
7. 深度可分离卷积(Depthwise Separable Convolution)和分组卷积(Group Convolution)的理解，相互关系及PyTorch实现
8. Physics CG：卷积（convolution）
9. Dilated Convolution —— 空洞卷积（膨胀卷积）
10. 反卷积(Deconvolution)|转置卷积(Transposed Convolution)
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