深度学习中，卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN) 是图像识别领域最常用的模型之一。其中，depthwise 卷积（DWConv）作为近年来提出的一种新型卷积方式，因其高效的计算特性而备受关注。它与传统的卷积方式有何不同？它的工作原理是什么？又如何应用在实际项目中呢？
首先，我们来了解一下传统卷积的概念。常规卷积核在处理图像时会覆盖整个像素区域，并进行加权求和。这种方式虽然能够有效提取图像特征，但计算量巨大。为了解决这一问题，人们提出了 Depthwise 卷积。它将每个输入通道单独通过一个滤波器，这使得每个通道都有自己的特征图。之后再使用逐点卷积(Pointwise Convolution)，也就是1x1的卷积核对这些特征图进行组合，这样既减少了参数数量，也降低了计算复杂度。
在实际项目中，Depthwise 卷积通常用于 MobileNet 等轻量级模型，这些模型需要在移动设备上运行，对计算资源有严格要求。通过使用 Depthwise 卷积，MobileNet 在保持较高准确率的同时，大幅提升了模型的推理速度，使模型更加适合部署到手机等移动设备上。