深度学习中组卷积(Group convolution)、深度卷积(Depthwise Convolution)以及深度可分离卷积(Depthwise Separable Convolution)的区别

本文主要是介绍深度学习中组卷积(Group convolution)、深度卷积(Depthwise Convolution)以及深度可分离卷积(Depthwise Separable Convolution)的区别，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

在轻量化网络中，经常使用组卷积、深度卷积或是深度可分离卷积来降低FLOPs，那么三者的区别在哪里呢？下面总结一下。

一、标准卷积
下面是用一个卷积核对输入特征做一次卷积，得到的输出特征的通道为1。

二、组卷积
组卷积是将输入特征按通道分为g组，每组特征中的通道数为$\frac{C_{in}}{g}$，所以相应的卷积核的大小也变了，通道数变少了。每次卷积后的特征按通道concat输出特征。当分组数量和输出特征的通道相同时，即只有$C_{out}$个卷积核时，卷积分别对输入特征的每一组卷积1次；当输出特征的通道大于分组数量时，需要$C_{out}$个卷积核对输入特征的每一组卷积$C_{out}/g$次。

三、深度卷积
深度卷积是组卷积的极端情况，将输入特征的每一通道分为一组，即分组数为$g=C_{in}$。后续步骤和组卷积一致。
四、深度可分离卷积
深度可分离卷积是将深度卷积和点卷积($1\times 1$卷积核)相结合。可以从深度卷积中可以得知，卷积核只是对通道的每一层进行了提取了特征，和标准卷积缺少了通道之间的信息交互。加入点卷积后可以增强特征通道之间的信息交互，进一步提升性能。具体可参考MobileNets v1。

最后本文只是对三种卷积感性上的认识，具体的不同卷积的FLOPs计算请参考这篇文章。

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