keras卷积层_keras实现全卷积神经网络

keras卷积层_keras实现全卷积神经网络分组卷积在pytorch中比较容易实现,只需要在卷积的时候设置group参数即可比如设置分组数为2conv_group=nn.Conv2d(C_in,C_out,kernel_size=3,stride=3,padding=1,groups=2)但是,tensorflow中目前还没有分组卷积,只能自己手动编写分组卷积函数。在编写程序之前大家要先理解分组卷积的形式,也就是对特征图在通道上进行划分,例如设置group=3,对输入特征图通道划分成三组,输出特征图也要划分成3组,再对三组输入输出特

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分组卷积在pytorch中比较容易实现,只需要在卷积的时候设置group参数即可
比如设置分组数为2

conv_group = nn.Conv2d(C_in,C_out,kernel_size=3,stride=3,padding=1,groups = 2)

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但是,tensorflow中目前还没有分组卷积,只能自己手动编写分组卷积函数。
在编写程序之前大家要先理解分组卷积的形式,也就是对特征图在通道上进行划分,例如设置group=3,对输入特征图通道划分成三组,输出特征图也要划分成3组,再对三组输入输出特征图分别进行卷积。
实现过程如下:
1.获取输入特征图和输出特征图通道数,再结合分组数进行划分
2.对输入特征图的每一组进行单独卷积
3.将每组卷积后的结果进行通道上的拼接
代码如下:

def group_conv(x, filters, kernel, stride, groups):
   
    channel_axis = 1 if K.image_data_format() == 'channels_first' else -1
    in_channels = K.int_shape(x)[channel_axis]#计算输入特征图的通道数
    nb_ig = in_channels // groups#对输入特征图通道进行分组
    nb_og = filters // groups#对输出特征图通道进行分组
    
    gc_list = []
    for i in range(groups):
        if channel_axis == -1:
            x_group = Lambda(lambda z: z[:, :, :, i * nb_ig: (i + 1) * nb_ig])(x)
        else:
            x_group = Lambda(lambda z: z[:, i * nb_ig: (i + 1) * nb_ig, :, :])(x)
        gc_list.append(Conv2D(filters=nb_og, kernel_size=kernel, strides=stride, 
                              padding='same', use_bias=False)(x_group))#对每组特征图进行单独卷积
        
    return Concatenate(axis=channel_axis)(gc_list)#在通道上进行特征图的拼接
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