Xception：Deep Learning with Depthwise Separable Convolutions

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在GoogleNetv3的基础，加入深度可分离卷积，并且实际使用时，调换通道卷积和1x1卷积的顺序

什么是Xception？

  • Inceptionv3的另一种改进,主要采深度可分离卷积来替代原来的Inceptionv3中的卷积操作
  • Inception系列论文都在提高不同尺度特征的适应能力，通过不同的卷积核加宽模型，使得模型效果更好，上图从左到右，依次是原始Inceptionv3结构、并行3分支、分组3分支、所有通道一组

Xception的网络结构？

  • Xception-20230408141158-1
  • Xception包含三个部分：输入部分，中间部分和结尾部分；其中所有卷积层和可分离卷积层后面都使批规范化(Batch Normalization,BN)处理，所有的可分离卷积层使用一个深度乘数1（深度方向并不进行扩充）

Xception如何使用深度可分离卷积？

  • 顺序：原深度可分离卷积(depthwise separable convolution)先逐通道卷积，再1x1卷积；而 Xception是反过来，先1x1卷积，再逐通道卷积
  • 激活函数：原版深度可分离卷积的两个卷积之间是不带激活函数的，而Xception在经过1x1卷积之后会带上一个Relu的非线性激活函数