【目標檢測】【轉】MobileNet 深度可分卷積

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從MobileNet中的深度可分卷積（Depthwise Separable Convolution）講起

看過MobileNet的都知道，MobileNet最主要的加速就是因爲深度可分卷積（Depthwise Separable Convolution）的使用。將原本一步到位的卷積操作，分爲兩個卷積的級聯，分成的兩個卷積相對於原始的卷積而言，參數大大減少，計算量大大減少。

3、深度可分卷積的pytorch實現：

def conv_dw(inp, oup, stride):
    return nn.Sequential(
        nn.Conv2d(inp, inp, 3, stride, 1, groups=inp, bias=False),
        nn.BatchNorm2d(inp),
        nn.ReLU(inplace=True),
        
        nn.Conv2d(inp, oup, 1, 1, 0, bias=False),
        nn.BatchNorm2d(oup),
        nn.ReLU(inplace=True)        
    )