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Convolution - Depthwise Convolution & Pointwise Convolution

1. Depthwise Convolution Depthwise Convolution은 일반적인 Conv2D에서 채널 간 연산을 제거하고, 각 채널 별로 독립적 커널을 적용하는 방식이다. 이것은 MobileNet 계열에서 파라미터 수와 연산량을 줄이는데 효과적으로 사용되고있다. 이때 Spatial filtering만 수행하고 채널간 결합은 Pointwise Conv(1x1)로 따로 처리하는 것이 일반적이다.$Y_{c}(i,j)$: 출력 feature map의 c 채널, 위치$(i,j)$의 값$X_{c}$ : 입력의 c 채널$W_{c}(m,n)$: 해당 채널에만 적용되는 커널(필터) $k_{n}\times k_{n}$ 크기$(i+m,j+n)$: 필터를 적용할 입력 이미지의 위치$c$ : 채널 인덱스, 모든 ..
Artificial intelligence/Deep Learning 2025. 4. 23. 00:27
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