MobileNetV1引入深度可分离卷积作为传统卷积层的有效替代，深度可分卷积通过将空间滤波与特征生成机制分离，有效地分解传统卷积。深度可分卷积由两个独立的层定义:用于空间滤波的轻量级深度卷积和用于特征生成的1x1点卷积。具体来说就是深度卷积中一个卷积核通道上只有一维，负责特征图的一个通道，一个通道只被一个卷积核卷积，深度卷积完成后的输出特征图通道数与输入层的通道数相同。1x1点卷积能够对特征图起到降维或升维的操作，将上一层的特征图在深度方向上进行加权组合，生成的新的特征图的大小与输入数据大小一致，主要作用是组合各通道的特征信息。
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薰风读论文：MobileNet 详解深度可分离卷积，它真的又好又快吗？ - 知乎 (zhihu.com)
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