깊이별 컨볼루션 레이어 (Depthwise Convolutional Layer)

서론

본 문서는 모바일 컨볼루션 레이어(mobile convolution layer)에 대한 개인적인 caffe 구현체입니다. 자세한 내용은 원 논문을 참고해 주십시오:

• MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications

구축 방법

1. 레포지토리(repo)의 caffe 폴더를 사용자의 caffe와 병합합니다.
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   $ cp -r $REPO/caffe/* $YOURCAFFE/
   

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2. 그런 다음 make 명령을 실행합니다.
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   $ cd $YOURCAFFE && make
   

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사용법

모바일 컨볼루션 레이어의 타입을 "DepthwiseConvolution"으로 대체하기만 하면 됩니다. 이 예시는 다음과 같은 파일에서 수정되었습니다:

• MobileNet-Caffe
  예시 파일: example/Withdw_MN_train_128_1_train.prototxt

예제 네트워크의 GPU 성능

일반 네트워크를 모바일넷으로 변환하기

저는 일반 네트워크(normal net)를 모바일넷 형식으로 변환하는 스크립트 [transfer2Mobilenet.py]를 작성했습니다. 이 또한 사용해 보실 수 있습니다.
사용법:

python ./transfer2Mobilenet.py sourceprototxt targetprototxt [--midbn nobn --weight_filler msra --activation ReLU]    ["--origin_type"은 깊이별 컨볼루션 레이어의 타입이 "DepthwiseConvolution" 대신 "Convolution"이 되도록 의미합니다]

깊이별 컨볼루션 레이어의 타입을 "Convolution"에서 "DepthwiseConvolution"으로 변경하는 데는 "transferTypeToDepthwiseConvolution.py"가 사용됩니다.