分组卷积 示意图
时间: 2025-06-10 14:13:46 浏览: 32
### 分组卷积的示意图与可视化解释
分组卷积是一种通过减少计算量来优化卷积操作的技术。其核心思想是将输入特征图(Feature Map)划分为多个独立的组,每个组仅与其对应的卷积核进行运算[^2]。
#### 分组卷积的工作原理
假设输入特征图为 \(C_{in}\times H \times W\) 的大小,其中 \(C_{in}\) 是通道数,\(H\) 和 \(W\) 分别代表高度和宽度。如果我们将输入特征图分成 \(G\) 组,则每组的通道数为 \(C_{in}/G\)。同样地,卷积核也被划分成 \(G\) 组,每组负责处理相应的输入子集。最终,每一组会生成一组输出特征图,所有组的结果会被拼接在一起形成完整的输出特征图。
这种机制显著减少了参数数量以及计算复杂度,尤其是在深度学习模型中用于加速推理过程或降低内存占用时非常有效。
以下是基于 PyTorch 实现的一个简单代码片段展示如何执行分组卷积:
```python
import torch.nn as nn
import torch
# 定义一个简单的分组卷积层
conv_grouped = nn.Conv2d(in_channels=16, out_channels=32, kernel_size=3, groups=4)
# 创建随机输入张量
input_tensor = torch.randn(1, 16, 10, 10)
# 执行前向传播
output_tensor = conv_grouped(input_tensor)
print(output_tensor.size()) # 输出尺寸应为 [1, 32, 8, 8]
```
在这个例子中,`groups=4` 表明我们把输入分割成了四份,并且每一份分别应用不同的卷积核集合来进行计算[^2]。
#### 可视化说明
为了更好地理解分组卷积的操作流程,可以参考如下描述性的图像结构:
- 输入 Feature Maps 被均匀拆解;
- 不同颜色标记不同组别的数据流路径;
- 每一条路径上的节点只接受来自同一颜色分支的信息传递;
这样的图形通常由学术论文或者框架文档提供具体实例图片辅助教学目的使用[^2]。
另外值得注意的是,在某些特殊情况下当 `groups=C_in=C_out` 时就变成了所谓的 **Depthwise Convolution**(逐深度卷积),这是 MobileNet 系列架构中的关键技术之一[^3]。
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