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组和分组卷积
2有很多人，你可以找到一个很长的维基百科上的代数人的名单。我们可以研究一个数学结构，并且证明这个结构的任何实例的结果。 4 三张牌组 考虑三张牌，分别为1，2，3。有一些自然适用于他们的转换。我们将调用前两张卡的切换操作 。同样，我们将调用切换第二张牌 的操作。 我们应用操作 的时间有40％，把我们的卡片换成2，1，3。我们60％ 的时间应用操作 ，把我们的卡片换成 1，3，2。这是一个可怕的洗牌，但很容易思考。 image.png 为了更清楚一点，让我们把我们描述为在未经调整的卡上的所有概率密度开始1,2,3三张牌（即标识），然后我们应用我们非常愚蠢的洗牌。 6 关于这个的一个可爱的事情是，卷积经常继承被卷积的函数域的代数性质。例如，如果您将函数在关联域上进行卷积，则卷积运算是关联的： 同样，如果域是可交换的，卷积也是如此。如果它有身份，卷积也是一样。
1.9K100发布于 2018-02-05- 来自专栏全栈程序员必看
Group Convolution 分组卷积
Group Convolution分组卷积 最早见于AlexNet——2012年Imagenet的冠军方法，Group Convolution被用来切分网络，使其在2个GPU上并行运行，AlexNet N，每个卷积核的尺寸为 C ∗ K ∗ K C*K*K C∗K∗K，N个卷积核的总参数量为 N ∗ C ∗ K ∗ K N*C*K*K N∗C∗K∗K。 如下图所示，传统卷积方法和分组卷积方法。 Group Convolution，则是对输入feature map进行分组，然后每组分别卷积。 而分组卷积，是一个通道为 C G \frac{C}{G} GC来进行整体卷积生成一个图片。 C G ∗ K ∗ K \frac{C}{G}*K*K GC∗K∗K，卷积核的总数仍为N个，每组的卷积核数量为 N G \frac{N}{G} GN，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
68840编辑于 2022-11-17 - 来自专栏晓飞的算法工程笔记
IGC系列：全分组卷积网络，分组卷积极致使用 | 轻量级网络
为此，IGCV2提出Interleaved Structured Sparse Convolution，使用多个连续的稀疏分组卷积来替换原来的次分组卷积，每个分组卷积的分组数都足够多，保证卷积核的稀疏性 [a2208c895853c2edb4cff820bf401f5d.png] IGCV2在设计的时候有个互补性原则，一个分组卷积的每个分组需要关联另一个分组卷积每个分组，并且仅关联每个分组的一维特征 分组卷积、深度卷积、以及分组数为$G_2$低秩pointwise分组卷积，两个低秩分组卷积分别用于扩展特征维度以及恢复特征维度到原始大小，可公式化为： [28b7007ba21873ba4cc180123727ac29 $W^2_g$为第二个分组卷积(图2的第三个分组卷积)的第$g$个分组的卷积核，用于缩小维度到原始大小。 Conclusion IGCV3在IGCV2的基础上融合了MobileNetV2的主要结构，并且使用更狠的低秩稀疏分组卷积，在整体结构上和MobileNetV2十分接近，核心依然是在稀疏分组卷积以及排序操作
89540发布于 2021-05-27 - 来自专栏机器学习、深度学习
卷积网络基础知识---Group Convolution分组卷积
Group Convolution分组卷积，以及Depthwise Convolution和Global Depthwise Convolution https://www.cnblogs.com/shine-lee /p/10243114.html 写在前面 Group Convolution分组卷积，最早见于AlexNet——2012年Imagenet的冠军方法，Group Convolution被用来切分网络 ，使其在2个GPU上并行运行，AlexNet网络结构如下： ? Group Convolution顾名思义，则是对输入feature map进行分组，然后每组分别卷积。 输出map数为2，有2个卷积核，每个卷积核的channel数为4，与group1的输入map的channel数相同，卷积核只与同组的输入map卷积，而不与其他组的输入map卷积。
3.8K20发布于 2019-07-01 - 来自专栏AutoML(自动机器学习)
对深度可分离卷积、分组卷积、扩张卷积、转置卷积（反卷积）的理解
2 分组卷积（Group convolution） Group convolution 分组卷积，最早在AlexNet中出现，由于当时的硬件资源有限，训练AlexNet时卷积操作不能全部放在同一个GPU 2.1 什么是分组卷积 在说明分组卷积之前我们用一张图来体会一下一般的卷积操作。 ? 但是分组卷积明显就没有那么多的参数。先用图片直观地感受一下分组卷积的过程。对于上面所说的同样的一个问题，分组卷积就如下图所示。 ? 可以看到，图中将输入数据分成了2组（组数为g），需要注意的是，这种分组只是在深度上进行划分，即某几个通道编为一组，这个具体的数量由（C1/g）决定。 也就是说，分组数g决定以后，那么我们将并行的运算g个相同的卷积过程，每个过程里（每组），输入数据为H1×W1×C1/g，卷积核大小为h1×w1×C1/g，一共有C2/g个，输出数据为H2×W2×C2/g
4.2K20发布于 2018-10-10 - 来自专栏全栈程序员必看
对深度可分离卷积、分组卷积、扩张卷积、转置卷积（反卷积）的理解
2 分组卷积（Group convolution） Group convolution 分组卷积，最早在AlexNet中出现，由于当时的硬件资源有限，训练AlexNet时卷积操作不能全部放在同一个GPU 2.1 什么是分组卷积 在说明分组卷积之前我们用一张图来体会一下一般的卷积操作。 但是分组卷积明显就没有那么多的参数。先用图片直观地感受一下分组卷积的过程。对于上面所说的同样的一个问题，分组卷积就如下图所示。 可以看到，图中将输入数据分成了2组（组数为g），需要注意的是，这种分组只是在深度上进行划分，即某几个通道编为一组，这个具体的数量由（C1/g）决定。 也就是说，分组数g决定以后，那么我们将并行的运算g个相同的卷积过程，每个过程里（每组），输入数据为H1×W1×C1/g，卷积核大小为h1×w1×C1/g，一共有C2/g个，输出数据为H2×W2×C2/g
1.2K20编辑于 2022-06-24 - 来自专栏有三AI
【知识星球】卷积核和感受野可动态分配的分组卷积
基于Depthwise的分组卷积是一个非常有效的模型设计，不过它们通常是用同样大小的卷积核，MixNet则使用了可学习的多尺度卷积核提升其性能。 作者/编辑 言有三 我们在前面已经给大家讲述过许多的分组卷积模型，比如MobileNet V1/V2中全部都是使用3*3，如果使用其他大小的卷积核，性能如何呢？ ? MixNet: Mixed Depthwise Convolutional Kernels[J]. arXiv preprint arXiv:1907.09595, 2019. 2 ScaleNet 有三 作者/编辑 言有三 网络结构如上，可以看到不同尺度在不同网络层的比例不同，整体结构与一般分组卷积无异。 ScaleNet具体的流程是： (1) 初始化，每个尺度的通道数量进行均匀分配。 (2) 训练该网络直到收敛。 (3) 根据BN层的缩放因子，在满足计算量的约束下，选择其中最重要的一些分支。 (4) 得到新的网络，重新训练该网络。
95320发布于 2019-11-01 - 来自专栏数据分析与挖掘
动态分组卷积-Dynamic Group Convolution for Accelerating Convolutional Neural Networks
__init__() self.norm = nn.BatchNorm2d(in_channels) self.relu = nn.ReLU(inplace=True) 12: self.inactive_channels = round(self.in_channels * (1 - self.gate_factor) * 3.0 / 2 x C_in, H, W weight = torch.cat(weight, dim=0) # 4 x C_out, C_in, k, k out = F.conv2d ) nn.init.constant_(self.fc2.bias, 1.0) def forward(self, x, x_averaged, inactive_channels __init__() self.add_module('norm', nn.BatchNorm2d(in_channels)) self.add_module('relu
1.1K10发布于 2020-08-26 - 来自专栏贾志刚-OpenCV学堂
移动端高效网络，卷积拆分和分组的精髓
1 什么是卷积拆分 一个多通道的普通2D卷积包含了三个维度，分别是通道，长，宽，如下图(a)。 ? 2 什么是通道分组 2.1 分组卷积的来源 标准的卷积是使用多个卷积核在输入的所有通道上分别卷积提取特征，而分组卷积，就是将通道进行分组，组与组之间相关不影响，各自得到输出。 v=VhLe-u0M1a8，具体的实现在它的博士论文[2]中，如下示意图。 ? 到了Inception V2的时候，已经用上了上面的思想。 ? 上面就是一个与Inception Module类似的模块，只是每一个通道完全一样，这就可以等价于通道分组了。 尺度分别为1/2^(K-1)，如下图结构。
1.5K40发布于 2019-07-04 - 来自专栏本立2道生
Group Convolution分组卷积，以及Depthwise Convolution和Global Depthwise Convolution
写在前面 Group Convolution分组卷积，最早见于AlexNet——2012年Imagenet的冠军方法，Group Convolution被用来切分网络，使其在2个GPU上并行运行，AlexNet
2.1K20发布于 2019-02-25 - 来自专栏全栈程序员必看
conv2d卷积核_子集卷积
学习torch框架中的卷积神经网络，对此进行记录 一、nn.Conv1d 一维的卷积能处理多维数据 nn.Conv2d(self, in_channels, out_channels, kernel_size ，可以是int，或tuple；kennel_size=2,意味着卷积大小2， kennel_size=（2,3），意味着卷积在第一维度大小为2，在第二维度大小为3； stride：步长，默认为1， 2), stride=(2, 2, 1), padding=[2, 2, 2]) (1): ReLU() ) ) torch.Size([10, 16, 16, 18, 37]) 卷积计算 ：34，对于卷积核长分别是；对于步长分别是第一维度：2,第二维度：,2,第三维度：1；对于padding分别是：第一维度：2,第二维度：,2,第三维度：2； d1 = (30 – 3 + 22)/ 2 ，可以是int，或tuple；kennel_size=2,意味着卷积大小(2,2)， kennel_size=（2,3），意味着卷积大小（2，3）即非正方形卷积 stride：步长，默认为1，与kennel_size
57520编辑于 2022-11-01 - 来自专栏晓飞的算法工程笔记
DGC：真动态分组卷积，可能是解决分组特征阻塞的最好方案 | ECCV 2020 Spotlight
近期，动态网络在加速推理这方面有很多研究，DGC(Dynamic Group Convolution)将动态网络的思想结合到分组卷积中，使得分组卷积在轻量化的同时能够加强表达能力，整体思路直接清晰，可作为网络设计时的一个不错的选择 为此，动态分组卷积能够在保持原网络的完整结构下，自适应地为每个分组的选择最相关输入维度。 Group-wise Dynamic Execution *** [1240] DGC的结构如图2所示，将输出维度分成多个分组，每组都配有辅助head，用来决定那些输入维度用于卷积计算。 Computation Cost 卷积核大小为$k$的常规卷积MAC为$k^2C^{'}CH^{'}W^{'}$，而DGC中，每个head的saliency generator和卷积的MAC为$\frac {2C^2}{d}$和$k^2(1-\zeta)C\frac{C^{'}}{\mathcal{H}}H^{'}W^{'}$。
1K00发布于 2020-08-18 - 来自专栏有三AI
【知识星球】分组卷积最新进展，全自动学习的分组有哪些经典模型？
在训练的时候，最后的连接通过学习1*1卷积实现，而测试的时候则将通道进行重排，得到一个标准的分组卷积，这种方法与分组卷积的不同之处就在于通道的分组组合是通过学习而来，而不是按照顺序进行划分。 作者用他们在DenseNet框架上进行实验，只使用了DenseNet1/10的计算量，就取得了相当的性能，之所以能够降低计算量，就是因为对1*1卷积进行了分组学习，3*3卷积则使用标准分组卷积替代。 (a)是正常卷积，输入输出通道之间完全稠密连接；(d)是分组卷积，输入输出通道被分为若干个组，每个组中的通道密集连接；(b)是depth-wise分组卷积，分组数目等于输入输出 通道个数。 (c)(e)是学习到的分组卷积，(f)是自由连接。 不过不是每一个二值矩阵都可以表示一个分组卷积，那么矩阵U究竟要满足什么样的条件才能使得所表示的连接是一个分组卷积呢？ 大家可以推一下前面几个连接对应的矩阵，每一个都需要3个2×2的矩阵。 因此我们只需要优化logC (C是channels个数，2为底数)个2×2的矩阵参数，就可以确定分组结构。
68910发布于 2019-11-11 - 来自专栏自动化测试实战
pytest入门 -2-分组执行
如何分组执行 为什么要分组执行？ 冒烟测试用例分布在各个模块中，如果只想执行冒烟测试用例，则需要分组执行，比如执行a.py一部分用例，b.py中一部分用例。 那么怎么做呢？ 可以看到，首先我们在写代码的时候标记了对应用例的分组@pytest.mark.smoke。 然后我们去pytest.ini文件中做如下配置： 核心就是： markers = smoke: 用例分组描述, 名称自定义 然后我们去terminal中执行：pytest -m 'smoke ' 执行结果是2条用例通过，4条忽略，通过的两条就是我们标记为smoke的用例。
39920编辑于 2022-02-23 - 来自专栏本立2道生
从卷积拆分和分组的角度看CNN模型的演化
(M \times K \times K) 进行了各种拆分或分组（同时引入激活函数），这些拆分和分组通常会减少参数量和计算量，这就为进一步增加卷积核数量(N)让出了空间，同时这种结构上的变化也是一种正则 下面就从这个视角进行一下疏理，简洁起见，只列出其中发生改变的因子项， Group Convolution（AlexNet），对输入进行分组，卷积核数量不变，但channel数减少，相当于 [M \rightarrow ，二维卷积变为行列分别卷积，先行卷积再列卷积， [(K \times K) \rightarrow (K \times 1 + 1 \times K) ] [esch2i3pbr.png] Fire module pointwise引入相同的group，同时(3\times 3) conv变成depthwise，也就是说3个卷积层都group了，这会阻碍不同channel间（分组间）的信息交流，所以在第一个group 分组：如果多个卷积核放在一起，可以构成4D的tensor，增加的这一数量维上可以分组group。 不同拆分和分组的方式排列组合就构成了各种各样的module。
1.1K30发布于 2020-05-18 - 来自专栏NLP/KG
深度学习基础入门篇：卷积算子：空洞卷积、分组卷积、可分离卷积、可变性卷积等详细讲解以及应用场景和应用实例剖析
2.分组卷积（Group Convolution） 2.1 分组卷积提出背景 分组卷积（Group Convolution）最早出现在AlexNet1中。 这样拼接完成后，最终的输出尺寸就可以保持不变，仍然是 $H_2\times{W_2}\times{C_2}$ 。分组卷积的运算过程如 图2 所示。 图片 图2 分组卷积示意图 由于我们将整个标准卷积过程拆分成了 $g$ 组规模更小的子运算来并行进行，所以最终降低了对运行设备的要求。同时，通过分组卷积的方式，参数量也可以得到降低。 为组数 $g=2$ 时的分组卷积计算方式。 图片 图3 组数为2时分组卷积示意图 此时，每组的输入通道数变为32，卷积核通道数也变为为32。
10.3K54编辑于 2023-05-23 - 来自专栏c++与qt学习
stl案例2之员工分组
std; #include<map> #include<string> #include<vector> #include<ctime> #define CEHUA 1 #define MEISHU 2 << wV[i].getName() << " \t员工的工资： " << wV[i].getSalary() << " \t员工的部门： 研发" << endl; } } } //员工分组 void setGroup(vector<Worker>& v, multimap<int, Worker>& m) { //按照key值，即部门编号进行分组 for (vector<Worker pos).second.getSalary() << endl; } } int main() { //1.创建员工 vector<Worker> v; creatWorker(v); //2. 员工分组 multimap<int, Worker> m; setGroup(v, m); showWorkerByGroup(m); system("pause"); return 0; }
30510发布于 2021-03-02 - 来自专栏计算机视觉CV
深度理解卷积--使用im2col实现卷积
今天再介绍一个实现卷积操作的方案，使用im2col实现卷积，实际在OpenCV源码中也可以看到im2col的算法，顺便提一下opencv也可以直接部署深度学习模型，调用方法可以参考这里。 （实际应该是im2row） 如果看过numpy实现卷积的文章应该都知道卷积的过程，如果是二维图像，卷积核会在图像上滑动进行卷积，那在im2col实现卷积，怎么操作呢？ ? 回忆下卷积过程，或者跑下代码，应该也是得到一个41的结果~（以VALID方式） 对比下： 标准卷积的计算过程：4次33矩阵和33矩阵相乘累加 im2col实现卷积的计算过程：94矩阵和19矩阵相乘 根据矩阵相乘的定义，两个结果是一致的，但im2col肯定是优化版的卷积过程~ 通过上面几个图，大家应该就就了解了什么叫im2col，以及它如何实现卷积了。 下面简单直接~上代码 im2col实现卷积代码实现 对于基础知识reshape和transpose的加深理解这里 下面我们直接写im2col的代码，注释已经比较详细 def im2col(inputs
2.9K20发布于 2021-01-29 - 来自专栏有三AI
【AI不惑境】移动端高效网络，卷积拆分和分组的精髓
1 什么是卷积拆分 一个多通道的普通2D卷积包含了三个维度，分别是通道，长，宽，如下图(a)。 ? 2 什么是通道分组 2.1 分组卷积的来源 标准的卷积是使用多个卷积核在输入的所有通道上分别卷积提取特征，而分组卷积，就是将通道进行分组，组与组之间相关不影响，各自得到输出。 v=VhLe-u0M1a8，具体的实现在它的博士论文[2]中，如下示意图。 ? 到了Inception V2的时候，已经用上了上面的思想。 ? 上面就是一个与Inception Module类似的模块，只是每一个通道完全一样，这就可以等价于通道分组了。 尺度分别为1/2^(K-1)，如下图结构。
64830发布于 2019-07-28 - 来自专栏R语言数据分析指南
ggplot2绘制多层分组热图
case_when(group1=="Basal" ~ "Bas", group1=="Luminal" ~ "Lum")) %>% mutate(group2 ", name) ~ "Bio rep 1", grepl("2-.", name) ~ "Bio rep 2", grepl("3-. ~group2,scales = "free_x",switch = "x")+ guides(x="axis_nested")+ scale_x_discrete(expand=c(0,0),
77110编辑于 2023-12-26
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