即插即用的涨点模块之变体卷积（深度可分离卷积）详解及代码，可应用于检测、分割、分类等各种算法领域

目录

前言

一、深度可分离卷积结构

二、计算流程

三、深度可分离卷积参数

四、代码详解

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前言

MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications

来源：CVPR2017

官方代码：GitHub - kuan-wang/pytorch-mobilenet-v3: MobileNetV3 in pytorch and ImageNet pretrained models

 深度可分离卷积（Depthwise Separable Convolution）是一种有效的卷积神经网络（CNN）中的卷积操作，主要用于减少模型的计算量和参数数量，同时尽量保持相同的网络性能。这种卷积操作在移动和嵌入式设备上的应用尤为重要，因为这些设备的计算资源有限。深度可分离卷积有mobileNets提出，用于模型的轻量化。

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一、深度可分离卷积结构

深度可分离卷积是由Depthwise Convolution（深度卷积）和Pointwise Convolution（逐点卷积）构成，结构如图1所示。图中(a)为标准卷积，(b)为深度卷积，(c)为逐点卷积。

深度卷积（Depthwise Convolution）：在这一步，每个输入通道分别被一个单独的卷积核处理。这意味着如果输入数据的通道数为C，且使用的卷积核大小为K×K，则总共会有 C个卷积核，每个卷积核仅在相应的单个输入通道上进行卷积操作。因此，这一步主要进行特征提取。

逐点卷积（Pointwise Convolution，也称为1x1卷积）：经过深度卷积后，输出的每个通道都是独立处理的，接下来使用1x1的卷积核将这些通道的输出合并，这一步可以看作是特征组合。逐点卷积主要负责调整通道的维度和组合来自不同通道的信息，具有显著减少计算和模型大小的效果。

图1 (a)为标准卷积，(b)为深度卷积，(c)为逐点卷积

图2 深度可分离卷积结构

二、计算流程

如图2深度可分离卷积结构可知，深度可分离卷积先进行深度卷积在进行逐点卷积，下面分别计算深度卷积和逐点卷积的参数量和计算量：

给定一个输入（其中C为通道数，H为高度，W为宽度），经过的卷积核，得到特征图。

深度卷积的参数量:每个输入通道使用一个独立的 K×K 卷积核，所以参数总数为：

深度卷积的计算量: 每个卷积核只处理一个通道，所以计算量为：

逐点卷积的参数量：由于是1×1 卷积，每个输入通道对应个输出通道，参数总数为：

逐点卷积的计算量：

深度可分离卷积的参数量为： ，计算量为：+

普通卷积的参数量为： ，计算量为：H'×W'×C×C'×K×K

深度可分离卷积与普通卷积的计算量比值为：

=

即深度可分离卷积的计算量大约为普通卷积计算量的

三、深度可分离卷积参数

利用thop库的profile函数计算FLOPs和Param。Input:（64,32,32），卷积核（128,3,3）

Module	FLOPs	Param
DSConv	8978432	8960
标准卷积	75497472	73856

四、代码详解

import torch
import torch.nn as nn

class DepthwiseSeparableConv2d(nn.Module):
    def __init__(self, in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0):
        super(DepthwiseSeparableConv2d, self).__init__()
        self.depthwise = nn.Conv2d(in_channels, in_channels, kernel_size=kernel_size, stride=stride, padding=padding, groups=in_channels) #深度卷积
        self.pointwise = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=1)                                                              #逐点卷积

    def forward(self, x):
        x = self.depthwise(x)
        x = self.pointwise(x)
        return x

class stardard_conv(nn.Module):
    def __init__(self, in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0):
        super(stardard_conv, self).__init__()
        self.conv = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=kernel_size, stride=stride, padding=padding)

    def forward(self, x):
        x = self.conv(x)
        return x

if __name__ == '__main__':
    from  torchsummary import summary
    from thop import profile
    model = DepthwiseSeparableConv2d(64, 128, 3, 1, 1)
    model1 = stardard_conv(64, 128, 3, 1, 1)
    flops, params = profile(model, inputs=(torch.randn(1, 64, 32, 32),))
    flops1, params1 = profile(model1, inputs=(torch.randn(1, 64, 32, 32),))
    print(f"FLOPs: {flops}, Params: {params}")
    print(f"FLOPs: {flops1}, Params: {params1}")

原文地址：https://blog.csdn.net/qq_51511878/article/details/138029159

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