Openpose算法在把卷积方式换成深度可分离卷积后有什么变化

Openpose算法将卷积方式从普通卷积换成深度可分离卷积后，主要有以下变化：

1.更高的速度：深度可分离卷积可以将卷积操作分解为深度卷积和逐点卷积两个步骤，其中深度卷积只需要进行一次，而逐点卷积可以在每个通道上独立进行，因此计算速度更快。

2.更少的参数：深度可分离卷积可以将卷积核分解为深度卷积核和逐点卷积核两部分，其中深度卷积核的大小只与输入通道数有关，而逐点卷积核的大小只与输出通道数有关，因此参数数量更少。

3.更小的模型大小：由于参数数量更少，深度可分离卷积可以生成更小的模型，从而减少内存和存储空间的使用。

4.更好的精度：深度可分离卷积可以提高模型的精度，因为它可以更好地捕捉图像中的细节和纹理特征。