Logo ca.boatexistence.com

Quina xarxa té una convolució separable en profunditat?

Taula de continguts:

Quina xarxa té una convolució separable en profunditat?
Quina xarxa té una convolució separable en profunditat?

Vídeo: Quina xarxa té una convolució separable en profunditat?

Vídeo: Quina xarxa té una convolució separable en profunditat?
Vídeo: Generate Studio Quality Realistic Photos By Kohya LoRA Stable Diffusion Training - Full Tutorial 2024, Juliol
Anonim

Les

Les xarxes neuronals convolucionals ( CNN) es poden utilitzar per aprendre funcions i classificar dades amb l'ajuda de marcs d'imatge. Hi ha molts tipus de CNN. Una classe de CNN són xarxes neuronals convolucionals separables en profunditat.

És ResNet una convolució separable en profunditat?

La xarxa neuronal residual profunda (ResNet) ha aconseguit un gran èxit en aplicacions de visió per ordinador. … [35] han aplicat amb èxit separable capes de convolució en profunditat en el camp de la visió per ordinador de la segmentació semàntica.

MobileNet té una convolució separable en profunditat?

MobileNet utilitza convolucions separables en profunditatRedueix significativament el nombre de paràmetres en comparació amb la xarxa amb circumvolucions regulars amb la mateixa profunditat a les xarxes. Això resulta en xarxes neuronals profundes lleugeres. Una convolució separable en profunditat es fa a partir de dues operacions.

Què és la convolució en profunditat?

La convolució en profunditat és un tipus de convolució on apliquem un únic filtre convolucional per a cada canal d'entrada A la convolució 2D normal realitzada en diversos canals d'entrada, el filtre és tan profund com l'entrada i ens permet barrejar canals lliurement per generar cada element de la sortida.

Algun nucli de convolució es pot separar espacialment?

Una convolució separable espacialment descompon una convolució en dues operacions separades. En la convolució regular, si tenim un nucli de 3 x 3, això ho convolucionem directament amb la imatge. Podem dividir un nucli de 3 x 3 en un nucli de 3 x 1 i un nucli d'1 x 3.

Recomanat: