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Depthwise seperable convolution 이해해보기(XceptionNet, MobileNet)

모델공부를 하는 도중 생소하지는 않았지만 완전히 이해하기는 힘들어서 정리해보려고 합니다. 뒤쪽에 많은 분들이 헷갈릴만한 부분들에 대해서 최대한 정리해보았습니다. 출처 : 영상자료,블로그자료 우리가 사용하는 일반 convolution을 본다면 다음 이미지와 같다. 이미지의 $D_{F}$는 input값의 h,w를 뜻하고 $D_{k}$는 kernel의 크기를 뜻한다. 만약 (3,64,64)크기의 input이 있고 이를 16깊이의 채널 깊이를 만들고 싶다면 (3, $D_{k}, D_{k}$) 의 커널 16개의 계산을 수행하면 되는 것이다.(그림 참조) 그렇다면 연산량은 어떻게 될까? 연산에 사용되는 커널크기, input값의 채널크기, output값의 이미지크기, 원하는 깊이의 채널크기가 될 것이며 여기서 사용된..
딥러닝/파이토치 2023. 1. 25. 17:08
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