当前位置：网站首页>Involution: Inverting the Inherence of Convolution for Visual Recognition（CVPR2021）

Involution: Inverting the Inherence of Convolution for Visual Recognition（CVPR2021）

2022-07-21 01:50:00 【zouxiaolv】

传统标准卷积特性：

①空间是共享一个卷积核

②每一个通道是不一样的卷积核

Involution卷积核特点：

①空间上的每一像素点是不一样的卷积核

②几个通道是共享同一个卷积核

有了这个概念那么就来具体拆解算法

1.首先卷积核的获得是通过对输入图谱简单的MLP线性转换得到G个大小尺寸K*K（G就是几组不同的卷积核，那么就有C/G个通道是共享同一个卷积核）

2.对于重新编写卷积算子的方法采用的是caffe里面的卷积实现思想。w*input_maps

首先是对输入进行reshape（采用的是nn.unfold方法---该方法在卷积实现实现中的作用就是在卷积核操作前，先将输入按照卷积核的尺寸大小拉直排列）上图中的红色框图中的第二个图片形式

版权声明
本文为[zouxiaolv]所创，转载请带上原文链接，感谢
https://blog.csdn.net/zouxiaolv/article/details/125900860