深度可分离卷积yolov3

深度可分离卷积是一种在深度学习领域中常用的卷积操作，它在一些网络架构中得到广泛应用，比如MobileNet和Xception。深度可分离卷积由两个步骤组成：深度卷积和逐点卷积。首先，深度卷积使用1×1的卷积核对输入进行卷积操作，然后再使用卷积核尺寸为1×1的逐点卷积对结果进行组合。这样的分解过程将计算分为两步，并且减少了卷积核的冗余表达，从而大大减少了计算开销。

对于现代大多数架构的输出层，通常具有很多通道，甚至可以达到数百或上千个通道。对于这样的输出层，深度可分离卷积的计算复杂度可以约简为1/h²，其中h表示通道数。相比之下，如果使用3×3的标准卷积滤波器，那么2D卷积所需的乘法次数将是深度可分离卷积的9倍。如果使用5×5的滤波器，那么2D卷积所需的乘法次数将是深度可分离卷积的25倍。这说明深度可分离卷积相对于传统的标准卷积在计算复杂度上有更好的效率。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [yolov3--19--一文读懂深度可分离卷积](https://blog.csdn.net/qq_33869371/article/details/103588818)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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