Konvolucione neuronske mreže ( CNN-ove) mogu se koristiti za učenje karakteristika, kao i za klasifikaciju podataka uz pomoć okvira slika. Postoje mnoge vrste CNN-a. Jedna klasa CNN-a su konvolucionarne neuronske mreže koje se mogu odvojiti po dubini.
Da li je ResNet dubinski odvojiva konvolucija?
Duboka rezidualna neuronska mreža (ResNet) je postigla veliki uspjeh u primjenama kompjuterskog vida. … [35] su uspješno primijenili dubinski separable slojeve konvolucije u polju kompjuterskog vida semantičke segmentacije.
Da li MobileNet ima dubinski odvojivu konvoluciju?
MobileNet koristi konvolucije koje se mogu odvojiti po dubiniZnačajno smanjuje broj parametara u poređenju sa mrežom sa pravilnim zavojima sa istom dubinom u mrežama. Ovo rezultira laganim dubokim neuronskim mrežama. Dubina odvojiva konvolucija je napravljena iz dvije operacije.
Šta je dubinska konvolucija?
Depthwise Convolution je tip konvolucije u kojoj primjenjujemo jedan konvolucijski filter za svaki ulazni kanal U redovnoj 2D konvoluciji koja se izvodi preko više ulaznih kanala, filter je dubok kao ulaz i omogućava nam da slobodno miješamo kanale da generišemo svaki element u izlazu.
Da li je bilo koje konvoluciono jezgro prostorno odvojivo?
A Prostorno odvojiva konvolucija razlaže konvoluciju u dvije odvojene operacije. U redovnoj konvoluciji, ako imamo jezgro 3 x 3, onda to direktno konvolviramo sa slikom. Možemo podijeliti kernel 3 x 3 na kernel 3 x 1 i kernel 1 x 3.
