dw卷积是不是包括pw卷积

DW卷积和PW卷积都是卷积神经网络中的卷积操作，但是它们的实现方式不同。

DW卷积（Depthwise Convolution）是指在每个输入通道上执行卷积操作，称为“深度卷积”，其目的是对输入数据的空间位置进行卷积，但不改变其通道数。因此，DW卷积的过滤器大小通常要小于输入数据的通道数。

而PW卷积（Pointwise Convolution）是指使用1x1的卷积核对每个通道的每个像素点进行卷积操作，称为“逐点卷积”，其目的是对输入数据的通道数进行卷积，但不改变其空间位置。因此，PW卷积可以用于改变输入数据的通道数，也可以用于连接不同通道的特征图。

DW卷积是一种特殊的卷积操作，可以被看作是PW卷积的一种特殊情况，因为当PW卷积的卷积核大小为1x1时，它就等同于DW卷积。因此，DW卷积包含了PW卷积的概念。