mobileNetv2同样1*1，PW，为啥一个是扩张一个是压缩？

MobileNetV2中的1x1卷积主要有两个作用：通道扩张和通道压缩。

通道扩张：在MobileNetV2的每个Bottleneck Block中，通过1x1卷积将输入通道数扩大，这样可以增加模型的复杂度和表达能力。这个1x1卷积并不改变输入特征图的尺寸大小，而是仅仅通过卷积核的深度来改变输入特征图的通道数。

通道压缩：MobileNetV2中的每个Bottleneck Block中，先使用1x1卷积将输入通道数减少（压缩），这样可以减少计算量和模型的参数数量，然后再使用PW卷积进行通道扩张，提高模型的表达能力。

所以，MobileNetV2中的1x1卷积既有通道扩张的作用，也有通道压缩的作用。这也是MobileNetV2相比于MobileNetV1的一个改进之处。

相关问题

MobileNetV2的PW用来扩张还是压缩

MobileNetV2中的PW（Pointwise Convolution）用于扩张。在MobileNetV2的网络结构中，DW（Depthwise Convolution）用于减少计算量和参数数量，而PW则用于扩张和恢复特征图的通道数。具体来说，DW对每个通道进行卷积操作，将通道数缩小；而PW对每个位置的所有通道进行卷积操作，将通道数扩张到所需的数量。这样可以在保证精度的同时，减少计算量和参数数量。