Maaaring gamitin ang
Convolutional neural network ( CNN's) para matutunan ang mga feature pati na rin ang pag-uuri ng data sa tulong ng mga image frame. Maraming uri ng CNN's. Ang isang klase ng CNN ay depth wise separable convolutional neural network.
Ang ResNet Depthwise ba ay mapaghihiwalay na convolution?
Nakamit ng malalim na natitirang neural network (ResNet) ang mahusay na tagumpay sa mga application ng computer vision. … [35] ay matagumpay na nailapat nang malalim ang separable convolution layers sa larangan ng semantic segmentation computer vision.
May Depthwise separable convolution ba ang MobileNet?
MobileNet ay gumagamit ng depthwise separable convolutionsIto ay makabuluhang binabawasan ang bilang ng mga parameter kung ihahambing sa network na may mga regular na convolution na may parehong lalim sa mga lambat. Nagreresulta ito sa magaan na malalalim na neural network. Isang depthwise separable convolution ang ginawa mula sa dalawang operasyon.
Ano ang Depthwise convolution?
Ang
Depthwise Convolution ay isang uri ng convolution kung saan inilalapat namin ang isang convolutional filter para sa bawat input channel Sa regular na 2D convolution na isinagawa sa maraming input channel, ang filter ay kasing lalim ng ang input at hinahayaan kaming malayang paghaluin ang mga channel upang mabuo ang bawat elemento sa output.
Mayroon bang anumang convolution kernel na spatially separable?
Ang
A Spatially Separable Convolution ay nagde-decompose ng convolution sa dalawang magkahiwalay na operasyon. Sa regular na convolution, kung mayroon tayong 3 x 3 kernel pagkatapos ay direktang isasama natin ito sa imahe. Maaari nating hatiin ang isang 3 x 3 kernel sa isang 3 x 1 kernel at isang 1 x 3 kernel.
