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本文作者： slience_me

我看的论文地址：MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications

内容

1. 标准卷积

假设输入为D_F×D_F×M，输出为输入为D_F×D_F×N，卷积核为D_K×D_K×M，共有N个卷积核进行卷积操作
下图为标准的卷积过程，每个卷积核对输入的向量进行卷积操作，得到一个特征映射，共有N个卷积核进行卷积操作，则可以得到N个特征映射，即D_K×D_K×N

示意图如下：一般卷积

2. 深度可分离卷积（Depthwise Separable Convolution）

2.1 Depthwise Convolution

对于深度可分离卷积而言，

根据我的第二个图可知，每一个卷积核只负责一个通道的卷积操作，共有M个通道，则需要M个卷积核，对每一个通道进行卷积操作。
详细过程描述为：

• 使用尺寸为D_K×D_K×1×M的宽度卷积核(M个尺寸为D_K×D_K×1的卷积核)，对每个通道的特征进行卷积
• 得到M个尺寸为D_F×D_F的特征映射
  
  

2.2 Pointwise Convolution

逐点卷积，采用了1×1×M的卷积核对2.1中深度卷积的结果进行逐点卷积操作，详细来说：

• 使用尺寸为1×1×M×N的1×1卷积核(N个尺寸为1×1 ×M的卷积核)，对上一步得到的特征进行1×1卷积，每个卷积核对M个特征相同位置上的卷积结果进行整合，即上一步的map在深度方向上进行加权组合
• 得到一个D_F×D_F×1的结果
• N个1×1卷积得到尺寸为D_F×D_F×N的输出结果

优点

标准卷积的计算成本为：

深度可分离卷积的计算成本为：

通过该操作，相同的输入，Depthwise Separable Convolution的参数个数是常规卷积的约1/N+1/D²_K， 计算量可以大大减少，提高性能。因此，在参数的数量相同的前提下，采用Depthwise Separable Convolution的神经网络层数可以做的更深。

参考内容如下：
①： 深度可分离卷积
②：卷积神经网络之深度可分离卷积（Depthwise Separable Convolution）