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。

MobileNetV2的PW如何判断时压缩还是扩张

PW是Pointwise Convolution的缩写，是MobileNet V2中的一个重要模块，用于实现通道数的调整。在MobileNet V2中，PW模块分为两种情况：扩张和压缩。

如果输入的通道数较小，PW模块会将其扩张为更大的通道数，以提高模型的表达能力；如果输入的通道数较大，PW模块会将其压缩为更小的通道数，以减少计算量和模型大小。

具体来说，PW模块会根据输入通道数与输出通道数的比例来判断是进行压缩还是扩张。如果输出通道数大于输入通道数，就是扩张；如果输出通道数小于输入通道数，就是压缩。而具体的通道数比例是根据实际应用场景和模型大小等因素来决定的，通常在训练模型时进行调整。