深度可分离卷积和DW,PW卷积

深度可分离卷积（Depthwise Separable Convolution）和DW-PW卷积（Depthwise Convolution followed by Pointwise Convolution）是两种常用的卷积操作，用于减少模型参数和计算量，同时保持模型的表达能力。

深度可分离卷积是将标准的卷积操作分解为两个步骤：深度卷积和逐点卷积。在深度卷积中，每个输入通道都与一个单独的滤波器卷积，生成对应数量的输出通道。然后，在逐点卷积中，使用1x1的卷积核对上一步得到的输出通道进行逐点卷积。这样的分解可以大大减少参数数量和计算量，但仍保持了较好的表达能力。

DW-PW卷积则是将深度可分离卷积进一步拆分为两个独立的卷积操作：深度卷积和逐点卷积。深度卷积与深度可分离卷积的深度卷积相同，但不进行逐点卷积。然后，逐点卷积只使用1x1的卷积核对上一步得到的输出通道进行逐点卷积。这种拆分可以更加灵活地使用逐点卷积，并且可以在后续层中引入非线性。

总的来说，深度可分离卷积和DW-PW卷积都是通过拆分卷积操作来减少模型参数和计算量，同时保持模型的表达能力。它们在轻量级模型设计中经常被使用，可以提高模型的效率和推理速度。