conv dwconv原理

DWConv（Depthwise Separable Convolution）是一种卷积神经网络中常用的操作，用于减少模型的参数量和计算量。DWConv由两部分组成：深度卷积（Depthwise Convolution）和逐点卷积（Pointwise Convolution）。

深度卷积是一种通道之间独立进行卷积操作的方式，对输入的每个通道单独进行卷积操作，使用一个卷积核（通常是正方形）只处理一个输入通道。这样，对于C个输入通道，就需要使用C个独立的卷积核进行处理，生成C个输出通道。这种方式减少了模型参数的数量，因为每个卷积核只需要学习一个通道的特征。同时，深度卷积也减少了计算量，因为每个通道的卷积操作可以并行进行。

逐点卷积是指使用1x1的卷积核对深度卷积的结果进行卷积操作。逐点卷积的目的是将通道间的信息进行整合和交互，从而生成最终的输出特征图。逐点卷积可以看作是全局池化的一种替代方式，通过在通道维度上进行卷积操作，可以学习到不同通道之间的相关性。

综上所述，DWConv通过深度卷积和逐点卷积的组合，实现了对输入特征图的降维和整合，减少了参数量和计算量。这种操作在一些轻量化的模型中得到广泛应用，具有较好的性能和效果。