Konvolusionele neurale netwerke ( CNN's) kan gebruik word om kenmerke te leer sowel as om data te klassifiseer met behulp van beeldrame. Daar is baie soorte CNN's. Een klas CNN's is diepte-gewys skeibare konvolusionele neurale netwerke.
Is ResNet Depthwise skeibare konvolusie?
Diep oorblywende neurale netwerk (ResNet) het groot sukses behaal in rekenaarvisie-toepassings. … [35] het dieptegewys separable konvolusielae suksesvol toegepas in die veld van semantiese segmentering rekenaarvisie.
Het MobileNet diepte-skeibare konvolusie?
MobileNet gebruik diepte-skeibare kronkelsDit verminder die aantal parameters aansienlik in vergelyking met die netwerk met gereelde kronings met dieselfde diepte in die nette. Dit lei tot liggewig diep neurale netwerke. 'n Diepte-skeibare konvolusie word uit twee bewerkings gemaak.
Wat is dieptesgewyse konvolusie?
Depthwise Convolution is 'n tipe konvolusie waar ons 'n enkele konvolusiefilter toepas vir elke insetkanaal In die gewone 2D-konvolusie wat oor veelvuldige insetkanale uitgevoer word, is die filter so diep soos die invoer en laat ons vrylik kanale meng om elke element in die uitset te genereer.
Is enige konvolusie-kern ruimtelik skeibaar?
'n Ruimtelik skeibare konvolusie ontbind 'n konvolusie in twee afsonderlike bewerkings. In gereelde konvolusie, as ons 'n 3 x 3 kern het, dan konvolueer ons dit direk met die beeld. Ons kan 'n 3 x 3-pit verdeel in 'n 3 x 1-pit en 'n 1 x 3-pit.
