Logo ro.boatexistence.com

Care rețea are convoluție separabilă în profunzime?

Cuprins:

Care rețea are convoluție separabilă în profunzime?
Care rețea are convoluție separabilă în profunzime?

Video: Care rețea are convoluție separabilă în profunzime?

Video: Care rețea are convoluție separabilă în profunzime?
Video: Groups, Depthwise, and Depthwise-Separable Convolution (Neural Networks) 2024, Mai
Anonim

Rețelele neuronale convoluționale ( CNN) pot fi folosite pentru a învăța caracteristici, precum și pentru a clasifica datele cu ajutorul cadrelor de imagine. Există multe tipuri de CNN. O clasă de CNN este rețelele neuronale convoluționale separabile în profunzime.

Este ResNet o convoluție separabilă în profunzime?

Rețeaua neuronală reziduală profundă (ResNet) a obținut un mare succes în aplicațiile de viziune computerizată. … [35] au aplicat cu succes separabile straturi de convoluție în profunzime în domeniul viziunii computerizate cu segmentare semantică.

MobileNet are convoluție separabilă în profunzime?

MobileNet folosește convoluții separabile în adâncimeReduce semnificativ numărul de parametri în comparație cu rețeaua cu circumvoluții regulate cu aceeași adâncime în rețele. Acest lucru are ca rezultat rețele neuronale profunde ușoare. O convoluție separabilă în adâncime este realizată din două operații.

Ce este convoluția în profunzime?

Depthwise Convolution este un tip de convoluție în care aplicăm un singur filtru convoluțional pentru fiecare canal de intrare În convoluția obișnuită 2D efectuată pe mai multe canale de intrare, filtrul este la fel de profund ca intrare și ne permite să amestecăm liber canalele pentru a genera fiecare element din ieșire.

Este orice nucleu de convoluție separabil spațial?

O convoluție separabilă spațial descompune o convoluție în două operații separate. În convoluția obișnuită, dacă avem un nucleu 3 x 3, atunci convoluăm direct acest lucru cu imaginea. Putem împărți un nucleu 3 x 3 într-un nucleu 3 x 1 și un nucleu 1 x 3.

Recomandat: