Convolutional Neural Networks ( CNN's) können verwendet werden, um Merkmale zu lernen und Daten mit Hilfe von Bildrahmen zu klassifizieren. Es gibt viele Arten von CNNs. Eine Klasse von CNNs sind tiefenweise trennbare Convolutional Neural Networks.
Ist ResNet eine tiefenweise trennbare F altung?
Deep Residual Neural Network (ResNet) hat große Erfolge bei Computer-Vision-Anwendungen erzielt. … [35] haben erfolgreich tiefenweise separable F altungsschichten im Bereich der semantischen Segmentierung von Computer Vision angewendet.
Hat MobileNet eine tiefenweise trennbare F altung?
MobileNet verwendet in der Tiefe trennbare F altungenEs reduziert die Anzahl der Parameter im Vergleich zum Netzwerk mit regelmäßigen F altungen mit der gleichen Tiefe in den Netzen erheblich. Dies führt zu leichtgewichtigen tiefen neuronalen Netzwerken. Eine tiefenweise trennbare F altung wird aus zwei Operationen gemacht.
Was ist Tiefenf altung?
Depthwise Convolution ist ein F altungstyp, bei dem wir einen einzelnen F altungsfilter für jeden Eingangskanal anwenden Bei der regulären 2D-F altung, die über mehrere Eingangskanäle durchgeführt wird, ist der Filter so tief wie die Eingabe und lässt uns Kanäle frei mischen, um jedes Element in der Ausgabe zu erzeugen.
Ist jeder F altungskern räumlich trennbar?
Eine räumlich trennbare F altung zerlegt eine F altung in zwei getrennte Operationen. Wenn wir bei der regulären F altung einen 3 x 3-Kernel haben, f alten wir diesen direkt mit dem Bild. Wir können einen 3 x 3-Kernel in einen 3 x 1-Kernel und einen 1 x 3-Kernel aufteilen.
