Rangkaian saraf konvolusi ( CNN's) boleh digunakan untuk mempelajari ciri serta mengelaskan data dengan bantuan bingkai imej. Terdapat banyak jenis CNN. Satu kelas CNN ialah rangkaian neural konvolusi yang boleh dipisahkan secara mendalam.
Adakah lilitan ResNet Depthwise boleh dipisahkan?
Rangkaian neural sisa dalam (ResNet) telah mencapai kejayaan besar dalam aplikasi penglihatan komputer. … [35] telah berjaya menggunakan lapisan lilitan separable secara mendalam dalam bidang penglihatan komputer segmentasi semantik.
Adakah MobileNet mempunyai konvolusi Depthwise separable convolution?
MobileNet menggunakan konvolusi boleh dipisahkan secara mendalamIa mengurangkan bilangan parameter dengan ketara jika dibandingkan dengan rangkaian dengan lilitan biasa dengan kedalaman yang sama dalam jaring. Ini menghasilkan rangkaian saraf dalam yang ringan. Konvolusi yang boleh dipisahkan secara mendalam dibuat daripada dua operasi.
Apakah itu Konvolusi Depthwise?
Depthwise Convolution ialah sejenis lilitan di mana kita menggunakan penapis lilitan tunggal untuk setiap saluran input Dalam lilitan 2D biasa yang dilakukan pada berbilang saluran input, penapis adalah sedalam input dan membolehkan kami mencampurkan saluran secara bebas untuk menjana setiap elemen dalam output.
Adakah sebarang kernel lilitan boleh dipisahkan secara spatial?
Konvolusi Boleh Asing Spatial menguraikan belitan menjadi dua operasi berasingan. Dalam lilitan biasa, jika kita mempunyai kernel 3 x 3 maka kita secara langsung menyelitkan ini dengan imej. Kita boleh membahagikan kernel 3 x 3 kepada kernel 3 x 1 dan kernel 1 x 3.
