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1. 普通卷积

普通卷积使用一个滤波器在输入特征图的所有通道上滑动，同时对所有通道进行加权求和，生成一个输出通道。如果有多个滤波器，则生成多个输出通道。假设上一层的特征图有 n 个通道，每个通道是一个二维的图像（比如灰度图）。当我们用一个滤波器进行卷积操作时，这个滤波器实际上包含了 n 个卷积核（kernel），每个卷积核对应上一层的一个通道。具体步骤如下：

• 每个卷积核分别与上一层对应通道的特征图进行卷积操作，得到 n 个卷积结果。
• 将这 n 个卷积结果相加，得到一个二维的特征图，这就是下一层的一个通道。

如果需要在下一层得到 m 个通道的特征图，就需要 m 个这样的滤波器，每个滤波器都会生成一个通道的特征图。

2. 深度可分离卷积

深度可分离卷积（Depthwise Separable Convolution），其实只对常规卷积做了一个很小的改动，但是带来的确实参数量的下降。它是一种优化的卷积操作，它广泛应用于轻量级深度学习模型中。它将标准卷积操作分解为两个独立的步骤：深度卷积（Depthwise Convolution, DW）和逐点卷积（Pointwise Convolution, PW）。

• 深度卷积：对输入特征图的每个通道分别应用一个滤波器进行卷积操作，不涉及通道间的交互，仅提取单通道内的局部特征。
  

• 逐点卷积：使用 1×1 的滤波器对深度卷积后的特征图进行线性组合，跨通道融合特征，以生成新的特征表示。
  
  完整流程图如下图所示。