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分组卷积 (Group Convolution)

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1 分组卷积

Group Convolution 是对输入feature map进行分组,然后每组分别卷积。假设输入feature map的尺寸仍为 ?∗?∗?,输出feature map的数量为 ?个,如果设定要分成 ? 个groups,则每组的输入feature map数量为 \frac{?}{?},每组的输出feature map数量为 \frac{?}{?},每个卷积核的尺寸为 \frac{?}{?}∗?∗?,卷积核的总数仍为 ? 个,每组的卷积核数量为 \frac{?}{?},卷积核只与其同组的输入map进行卷积,卷积核的总参数量为 ?∗\frac{?}{?}∗?∗?,可见,总参数量减少为原来的 \frac{1}{?},其连接方式如上图右所示。

2 分组卷积用途

分组卷积有以下一些特例:

2.1 Depthwise Convolution

分组卷积的主要作用是减少参数量,特别地,当 G=C=N,每个卷积核均为 1∗?∗? 时,Group Convolution 就变成了 Depthwise Convolution。可以最极值地减少参数。

2.2 Global Depthwise Convolution

特别地,当 G=C=N,每个卷积核尺寸 K=W=H 时,则 Group Convolution 变成 Global Depthwise Convolution。

参考文献

[1] https://www.cnblogs.com/shine-lee/p/10243114.html

上一个 可变形卷积 (Deformable Convolutional Networks, DCN)

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