Konvolutsioonilisi närvivõrke ( CNN's) saab kasutada nii funktsioonide õppimiseks kui ka andmete klassifitseerimiseks pildiraamide abil. CNN-e on mitut tüüpi. Üks CNN-ide klass on sügavuse järgi eraldatavad konvolutsioonilised närvivõrgud.
Kas ResNet Depthwise on eraldatav konvolutsioon?
Sügav jääknärvivõrk (ResNet) on saavutanud suurt edu arvutinägemise rakendustes. … [35] on eduk alt rakendanud sügavuspõhiseid eraldatavaid konvolutsioonikihte semantilise segmenteerimise arvutinägemise valdkonnas.
Kas MobileNetil on sügavuselt eraldatav konvolutsioon?
MobileNet kasutab sügav alt eraldatavaid keerdusiSee vähendab märkimisväärselt parameetrite arvu, kui võrrelda võrguga, mille võrkudes on korrapärased keerdud sama sügavusega. Selle tulemuseks on kerged sügavad närvivõrgud. Sügavuse järgi eraldatav konvolutsioon tehakse kahest operatsioonist.
Mis on sügavuskonvolutsioon?
Depthwise Convolution on konvolutsiooni tüüp, kus rakendame igale sisendkanalile ühte konvolutsioonifiltrit Tavalises 2D-konvolutsioonis, mida tehakse mitme sisendkanali kaudu, on filter sama sügav kui sisendit ja võimaldab meil kanaleid vab alt segada, et luua iga väljundi element.
Kas mõni konvolutsioonituum on ruumiliselt eraldatav?
Ruumiliselt eraldatav konvolutsioon lagustab konvolutsiooni kaheks eraldi toiminguks. Tavalise konvolutsiooni korral, kui meil on 3 x 3 kernel, konvoleerime selle otse pildiga. 3 x 3 tuuma saame jagada 3 x 1 tuumaks ja 1 x 3 tuumaks.
