Depthwise卷积与Pointwise(1*1)卷积

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原文链接:https://blog.csdn.net/tintinetmilou/article/details/81607721

Depthwise(DW)卷积与Pointwise(PW)卷积,合起来被称作Depthwise Separable Convolution(参见Google的Xception),该结构和常规卷积操作类似,可用来提取特征,但相比于常规卷积操作,其参数量和运算成本较低。所以在一些轻量级网络中会碰到这种结构如MobileNet。

常规卷积操作

对于一张5×5像素、三通道彩色输入图片(shape为5×5×3)。经过3×3卷积核的卷积层(假设输出通道数为4,则卷积核shape为3×3×3×4),最终输出4个Feature Map,如果有same padding则尺寸与输入层相同(5×5),如果没有则为尺寸变为3×3。
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Depthwise Separable Convolution

Depthwise Separable Convolution是将一个完整的卷积运算分解为两步进行,即Depthwise Convolution与Pointwise Convolution。

Depthwise Convolution

不同于常规卷积操作,Depthwise Convolution的一个卷积核负责一个通道,一个通道只被一个卷积核卷积。上面所提到的常规卷积每个卷积核是同时操作输入图片的每个通道。
同样是对于一张5×5像素、三通道彩色输入图片(shape为5×5×3),Depthwise Convolution首先经过第一次卷积运算,不同于上面的常规卷积,DW完全是在二维平面内进行。卷积核的数量与上一层的通道数相同(通道和卷积核一一对应)。所以一个三通道的图像经过运算后生成了3个Feature map(如果有same padding则尺寸与输入层相同为5×5),如下图所示。
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Depthwise Convolution完成后的Feature map数量与输入层的通道数相同,无法扩展Feature map。而且这种运算对输入层的每个通道独立进行卷积运算,没有有效的利用不同通道在相同空间位置上的feature信息。因此需要Pointwise Convolution来将这些Feature map进行组合生成新的Feature map。

Pointwise Convolution

Pointwise Convolution的运算与常规卷积运算非常相似,就是 1×1卷积,它的卷积核的尺寸为 1×1×M,M为上一层的通道数。所以这里的卷积运算会将上一步的map在深度方向上进行加权组合,生成新的Feature map。有几个卷积核就有几个输出Feature map。如下图所示。
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