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深度可分离卷积原理
深度可分离卷积是MobileNet的核心，MobileNet是谷歌提出的移动端轻量化网络。
标准的卷积网络的一个卷积核在卷积时，对应图像中的所有通道均被同时考虑。问题在于，为什么一定要同时考虑图像区域和通道？我们为什么不把通道和空间区域分开考虑？
深度可分离卷积提出了一种新的思路：对于不同的出入通道（channel）采取不同的卷积核进行卷积，它将普通的卷积操作分解为两个过程：Depthwise过程和Pointwise过程。
Depthwise过程
Depthwise是指将的输入分为
组，然后每组做一个
卷积。这样相当于收集了每个通道（channel）的空间特征，即depthwise特征。Depthwise卷积过程如下图所示：
Pointwise过程
Pointwise是指对的输入做
个
卷积。这样相当于收集了每个点的特征，即Pointwise特征。
Depthwise+Pointwise最终的输出也是
深度可分离卷积的特点
与传统卷积的结构区别
- 普通卷积的结构为：
Conv + BN + ReLU
- 深度可分离卷积结构为：
Pointwise Conv + BN + ReLU
与传统卷积的速度区别
参数量降低
假设输入通道（channel）为3， 要求输出的通道为256，则
- 传统卷积直接接一个
的卷积核，参数量为
- 深度可分离卷积分为两部分：
- Depthwise卷积参数量为：
- Pointwise卷积参数量为：
- 深度可分离卷积的总参数量为：
- Depthwise卷积参数量为：
计算速度更快
对比乘法运算次数：
- 传统卷积的乘法计算次数为：
- 深度可分离卷积乘法计算次数分为两部分：
- Depthwise卷积的乘法计算次数为：
- Pointwise卷积的乘法计算次数为：
- 深度可分离卷积的总乘法计算次数为：
- Depthwise卷积的乘法计算次数为：
- 深度可分离卷积将传统卷积的计算量压缩为：
将图像的区域和通道分离
深度可分离卷积同时考虑图像的区域和通道（深度可分离卷积首先只考虑区域，然后再考虑通道），实现了图像的区域和通道的分离。
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