OctaveNet网络结构
时间: 2023-12-15 18:31:34 浏览: 28
OctaveNet是一种用于图像分类任务的卷积神经网络结构,它采用了一种新型的卷积结构,叫做Octave Convolution。Octave Convolution可以无缝嵌入到任何已有的backbone中,能够有效地降低模型的计算量并带来小幅的性能提升。
OctaveNet网络结构主要由两个部分组成:高频路径和低频路径。高频路径处理图像的高频信息,低频路径处理图像的低频信息。两个路径之间通过Octave Convolution模块进行信息交换。
Octave Convolution模块包含四个卷积操作:高频卷积、低频卷积、高到低的卷积和低到高的卷积。其中,高频卷积和低频卷积分别处理高频和低频信息,高到低的卷积将高频信息转换为低频信息,低到高的卷积将低频信息转换为高频信息。
下面是OctaveNet网络结构的示意图:
```
输入图像
|
V
高频路径
|
V
Octave Convolution
|
V
低频路径
|
V
Octave Convolution
|
V
高频路径
|
V
全局平均池化
|
V
全连接层
|
V
Softmax输出
```
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