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목록Depthwise Separable Convolution (2)
SJ_Koding
Grouped convolution의 설명 및 PyTorch 예시
- 부제: ConvNeXt 이해하기 4편 - 연산량 감소를 위한 다양한 convolution이 있다. 아래의 글 처럼 말이다. 1. 1x1 convolution (연산량 감소 기법에 정말 많이 사용되는 convolution 필터, 꼭 알아둬야 함) 1x1 convolution의 설명 및 Pytorch 예시 부제: - ConvNeXt 이해하기 1편 - 1x1 convolution 1x1 convolution은 필터 사이즈가 1x1라는 것을 의미한다. 즉, feature map의 feature 하나(Image Input기준으로 픽셀 하나) 에 대해 convolution 연산을 진행한다. 1x1 convol sjkoding.tistory.com 2. Bottleneck block (resnet) Bottlen..
Depthwise (Separable) Convolution의 설명 및 Pytorch 예시
- 부제: ConvNeXt이해하기 3편 - Xception에서 제시된 컨셉으로 유명해졌다. 쉽게 이해할 수 있다. 먼저 Depthwise convolution을 알기 전에 일반적인 Convolution 연산을 알아보자. 기본적인 개념으로 Input channel수는 filter channel수와 동일해야하고, filter의 개수는 output channel이 된다. 이것이 일반적인 convolution의 본질이다. 3x3 filter를 기준으로 모든 채널과 인접한 3x3 feature들을 하나의 scalar값으로 바꾸게 된다. Depthwise convolution Depthwise convolution은 convolution 연산을 '채널별로 독립적으로' 수행한다. 즉 다음 그림과 같다. 그림을 보면 ..