depthwise separable convolution，深度可变卷积

深度可变卷积把传统的卷积过程分成两步：depthwise convolution和pointwise convolution。 depthwise convolution：过滤器的层数等于输入通道数，输出的featuremap的层数也就等于输入的通道数。 pointwise convolution：类似常规卷积操作，filter尺寸是1×1×M×N。M是上层输入通道数，输出featuremap数是

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