论文笔记——Factorized Convolutional Neural Networks

1. 论文思想

将3D卷积分解为spatial convolution in each channel and linear projection across channels.
（spatial convolution + linear projection.）

2. 两种卷积对比

3. 总结

简单归纳就是spatial conv + linear projection，可是在spatial conv的时候用了一个residual connection，感受颇有道理，例如是一个vertical edge detector,那么horizontal information将丢失。这个和后来的MobileNet中的depthwise conv + pointwise conv很是的像。