逐点卷积,卷积可视化

逐点卷积,卷积可视化

深度卷积器分别对每个通道进行卷积操作，输出特征图的通道与之前相同。 逐点卷积（pointwiseConv）逐点卷积执行1x1卷积以提取单点特征。 空间可分离在逐点卷积的第二步中，我们有几个1*1内核，并将它们与中间特征图块进行卷积。 我们将根据希望输出的通道数量选择核心数量。 该层比原始卷积层轻得多。 这是因为，

深度可分离卷积深度可分离卷积由两个步骤组成：通道卷积和点卷积。 假设输入特征图数量为6，卷积核大小为3*3，输出特征图为6，因此需要连接逐点卷积来弥补其缺点。 逐点卷积运算之前我们使用深度卷积运算从12×12×3的输入图像中获得8×8×3的输出特征图，发现只使用深度

深度可分离卷积由两个卷积层组成，第一个卷积层称为深度卷积层，第二个卷积层称为点卷积层。 深度卷积层用于学习特征的空间关系，逐点卷积层用于调整通道数。 因为深度可以被划分1.设计了一个逐点卷积算子，可以输出点云中每个点的特征2.构建了两个逐点卷积神经网络算法流程图1，用于场景语义分割和目标识别。 点卷积的示意图如图1所示，它定义了一种新型的点云卷积。

深度可分离卷积将普通卷积分解为深度卷积和点卷积。 我们先看一下标准的卷积操作：输入一个12×12×3的输入特征图，并通过5×5×3的卷积核对其进行卷积。MobileNet是基于深度可分离卷积的。 通俗地说，深度可分离卷积的作用就是将标准卷积分解为深度卷积和点卷积。 这样做的好处是

∩▽∩ 1.设计了一个逐点卷积算子，可以输出点云中每个点的特征。2.构造了两个逐点卷积神经网络，用于场景分割和目标识别。图1逐点卷积示意图如图所示。 如图1所示，定义了一个新的点云卷积算子，它对每个深度都是可分离的卷积。它由两部分组成：深度卷积（DepthwiseConvolution）和点卷积（PointwiseConvolution）。后来它也被MobileNet[13]和其他著名的网络大规模应用所使用。 在标准卷积过程中，所有对应的图像区域都是