A konvolúciós neurális hálózatok ( CNN's) használhatók jellemzők megtanulására, valamint az adatok osztályozására képkeretek segítségével. Sokféle CNN létezik. A CNN-ek egyik osztálya a mélység szerint szétválasztható konvolúciós neurális hálózatok.
A ResNet Depthwise szétválasztható konvolúció?
A Deep reziduális neurális hálózat (ResNet) nagy sikereket ért el a számítógépes látás alkalmazásaiban. … [35] sikeresen alkalmaztak mélységi szétválasztható konvolúciós rétegeket a szemantikai szegmentáció számítógépes látás területén.
A MobileNet rendelkezik mélységben szétválasztható konvolúcióval?
A MobileNet mélységben szétválasztható konvolúciókat használJelentősen csökkenti a paraméterek számát a rendszeres, azonos mélységű hálókkal összehasonlítva. Ez könnyű, mély neurális hálózatokat eredményez. Két műveletből mélységben szétválasztható konvolúció készül.
Mi az a mélységi konvolúció?
A mélységi konvolúció a konvolúció egy olyan típusa, ahol minden bemeneti csatornához egyetlen konvolúciós szűrőt alkalmazunk A több bemeneti csatornán végrehajtott szokásos 2D konvolúcióban a szűrő olyan mély, mint a bemenetet, és lehetővé teszi, hogy szabadon keverjük a csatornákat, hogy létrehozzuk a kimenet minden elemét.
Elválasztható bármely konvolúciós kernel térben?
Térbelileg elkülöníthető konvolúció egy konvolúciót két külön műveletre bont. Szabályos konvolúcióban, ha van egy 3 x 3-as kernelünk, akkor ezt közvetlenül konvolváljuk a képpel. A 3 x 3-as kernelt feloszthatunk egy 3 x 1-es és egy 1 x 3-as kernelre.
