Convolutionele neurale netwerken ( CNN's) kunnen worden gebruikt om functies te leren en om gegevens te classificeren met behulp van afbeeldingsframes. Er zijn veel soorten CNN's. Een klasse van CNN's zijn in diepte scheidbare convolutionele neurale netwerken.
Is ResNet Depthwise scheidbare convolutie?
Deep residuele neurale netwerk (ResNet) heeft veel succes geboekt in computer vision-toepassingen. … [35] hebben met succes in de diepte separable convolutielagen toegepast op het gebied van semantische segmentatie computervisie.
Heeft MobileNet een uit de diepte scheidbare convolutie?
MobileNet gebruikt depthwise separable convolutionsHet vermindert het aantal parameters aanzienlijk in vergelijking met het netwerk met regelmatige windingen met dezelfde diepte in de netten. Dit resulteert in lichtgewicht diepe neurale netwerken. Een in de diepte scheidbare convolutie wordt gemaakt uit twee bewerkingen.
Wat is convolutie in de diepte?
Diepteconvolutie is een type convolutie waarbij we een enkel convolutiefilter toepassen voor elk ingangskanaal In de reguliere 2D-convolutie die wordt uitgevoerd over meerdere ingangskanalen, is het filter zo diep als de invoer en laat ons vrij kanalen mixen om elk element in de uitvoer te genereren.
Is een convolutie-kernel ruimtelijk scheidbaar?
Een ruimtelijk scheidbare convolutie ontleedt een convolutie in twee afzonderlijke operaties. Als we bij reguliere convolutie een kernel van 3 x 3 hebben, convolueren we deze direct met de afbeelding. We kunnen een 3 x 3 kernel verdelen in een 3 x 1 kernel en een 1 x 3 kernel.
