xception是google繼inception後提出的對inception v3的另一種改進，主要是採用depthwise separable convolution來替換原來inception v3中的卷積操作。xception在參數量上同inception v3基本等同， 在imagenet上的表現二者也很接近(在另乙個更大規模的google私有資料集jft上，xception的優勢要稍微明顯些)。其中，separableconv是一種depthwise convolution 和 1x1 卷積的結合。我們先看一下傳統卷積是怎麼實現的：
再來看一下depthwise convolution的實現：
由上圖可知，depthwise convolution卷積中每乙個卷積核只對應輸入的乙個channel，因此這也要求輸入通道數與輸出通道數相同。 (大家可以注意到，xception保持了中間重複模組的feature map的channel始終為728)
完整的乙個separableconv是下面的乙個組合：
在xception中主要採用這種類似於depthwise separable convolution的separableconv，區別主要有兩點：
要介紹xception的話，需要先從inception講起，inception v3的結構圖如下。當時提出inception的初衷可以認為是：特徵的提取和傳遞可以通過1*1卷積，3*3卷積，5*5卷積，pooling等，到底哪種才是最好的提取特徵方式呢？inception結構將這個疑問留給網路自己訓練，也就是將乙個輸入同時輸給這幾種提取特徵方式，然後做concat。inception v3和inception v1（googlenet）對比主要是將5*5卷積換成兩個3*3卷積層的疊加。
下圖顯示了xception的演變：
等價形式表示對於乙個輸入，先用乙個統一的1*1卷積核卷積，然後連線3個3*3的卷積，這3個卷積操作只將前面1*1卷積結果中的一部分（不重疊）作為自己的輸入（這裡是將1/3channel作為每個3*3卷積的輸入）。極端模式就是3*3卷積的個數和1*1卷積的輸出channel個數一樣，每個3*3卷積都是和1個輸入channel做卷積。
從實驗結果來看， xception在參數量上同inception v3基本等同， 在imagenet上的表現二者也很接近(在另乙個更大規模的google私有資料集上，xception的優勢要稍微明顯些)。
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