【目标检测】【转】MobileNet 深度可分卷积

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从MobileNet中的深度可分卷积（Depthwise Separable Convolution）讲起

看过MobileNet的都知道，MobileNet最主要的加速就是因为深度可分卷积（Depthwise Separable Convolution）的使用。将原本一步到位的卷积操作，分为两个卷积的级联，分成的两个卷积相对于原始的卷积而言，参数大大减少，计算量大大减少。

3、深度可分卷积的pytorch实现：

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)        
    )