Depthwise-separable convolution block
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评估
- 难度
- 2/5
- 预计耗时
- 1-3 小时
- 新手友好度
- 65/100
- Issue 类型
- 功能
- 描述清晰度
- 描述清楚
- 活跃度
- 活跃
- 技术栈
- python
调研方向
工作内容位于 src/models.py，其中 ds_conv(cin, cout) 函数应返回层列表。请先查看 issue #12，因为本任务依赖它。使用 groups=cin 构建深度可分离的 3x3 深度卷积，然后构建 1x1 逐点卷积，每个卷积后面都接 BN 和 ReLU。当 ds_conv(32, 64) 的卷积权重数量为 329 + 3264，并加上 BN 参数时，即完成。
由索引模型根据 Issue 内容生成。
描述
Depthwise 3x3 (groups = cin) + BN + ReLU, then pointwise 1x1 + BN + ReLU.
Files: src/models.py
Tasks
-
ds_conv(cin, cout)returning the layer list - Depthwise conv uses
groups=cin; pointwise useskernel_size=1
Done when
ds_conv(32, 64) has 329 + 3264 conv weights (+ BN params).
Depends on
#12
Close with a commit or PR message containing Closes #<this issue>.
- 主要语言
- Jupyter Notebook
- 星标
- 0
- 派生
- 0
- 平均合并
- 2 小时 30 分钟
- 30 天内合并 PR
- 23
环境准备
这个项目没有提供开发容器、Dockerfile 或贡献指南，环境需要你自己搭建：先看它的 README，通用步骤见我们的新手贡献指南。
从这里开始
- 先读完整个 Issue，再读项目的贡献指南。
- 在 Issue 下留言说明你要接手 —— 这能避免两个人做同样的事。
- Fork 仓库，在一个分支上完成修改。
- 提交 Pull Request，并在描述里引用这个 Issue 编号。
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