point-wise卷积

point-wise卷积是一种卷积操作，它通常用于卷积神经网络中。它也被称为1x1卷积或逐点卷积。与标准的卷积操作不同，point-wise卷积在每个位置上只考虑输入张量中对应位置的通道之间的操作，而不考虑邻域信息。

具体来说，point-wise卷积使用一个1x1大小的卷积核（也称为过滤器），并应用于输入张量的每个位置上的每个通道。它通过对每个通道上的像素进行加权和求和来计算输出张量的每个位置上的像素值。

point-wise卷积具有一些特殊的应用场景和优点。它可以用来改变输入张量的通道数，可以增加或减少通道的数量，从而影响特征的表达能力。此外，它还可以用于融合多个特征图或实现跨通道的非线性变换。