Konvolucionarne neuronske mreže ( CNN-ove) mogu se koristiti za učenje značajki, kao i za klasifikaciju podataka uz pomoć okvira slika. Postoje mnoge vrste CNN-a. Jedna klasa CNN-a su konvolucijske neuronske mreže koje se mogu odvojiti po dubini.
Je li ResNet dubinsko odvojiva konvolucija?
Duboka rezidualna neuronska mreža (ResNet) postigla je veliki uspjeh u aplikacijama računalnog vida. … [35] uspješno su primijenili dubinske separable slojeve konvolucije u polju računalne vizije semantičke segmentacije.
Ima li MobileNet dubinski odvojivu konvoluciju?
MobileNet koristi konvolucije koje se mogu odvojiti po dubiniZnačajno smanjuje broj parametara u usporedbi s mrežom s pravilnim zavojima s istom dubinom u mrežama. To rezultira laganim dubokim neuronskim mrežama. Dubinsko odvojiva konvolucija napravljena je iz dvije operacije.
Što je dubinska konvolucija?
Depthwise convolution je vrsta konvolucije u kojoj primjenjujemo jedan konvolucijski filtar za svaki ulazni kanal U redovnoj 2D konvoluciji koja se izvodi preko više ulaznih kanala, filtar je dubok kao ulaz i omogućuje nam slobodno miješanje kanala za generiranje svakog elementa u izlazu.
Je li bilo koja konvolucijska jezgra prostorno odvojiva?
Prostorno odvojiva konvolucija razlaže konvoluciju u dvije odvojene operacije. U redovnoj konvoluciji, ako imamo jezgru 3 x 3, onda to izravno konvolviramo sa slikom. Možemo podijeliti kernel 3 x 3 na kernel 3 x 1 i kernel 1 x 3.
