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论文笔记——Factorized Convolutional Neural Networks
阅读量:5083 次
发布时间:2019-06-13

本文共 403 字,大约阅读时间需要 1 分钟。

1. 论文思想

将3D卷积分解为spatial convolution in each channel and linear projection across channels.

(spatial convolution + linear projection.)

2. 两种卷积对比

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3. 总结

简单概括就是spatial conv + linear projection,但是在spatial conv的时候用了一个residual connection,感觉很有道理,例如是一个vertical edge detector,那么horizontal information将丢失。这个和后来的MobileNet中的depthwise conv + pointwise conv非常的像。

转载于:https://www.cnblogs.com/zhonghuasong/p/8111647.html

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