Depthwise Convolution er en type konvolusjon der vi bruker et enkelt konvolusjonsfilter for hver inngangskanal. I den vanlige 2D-konvolusjonen utført over flere inngangskanaler, er filteret like dypt som inngangen og lar oss fritt blande kanaler for å generere hvert element i utgangen.
Hva er Depthwise and Pointwise convolution?
Dybdevis konvolusjon, dvs. en romlig konvolusjon utført uavhengig over hver kanal til en inngang. Punktvis konvolusjon, dvs. en 1x1 konvolusjon, som projiserer kanalene som sendes ut av den dybdegående konvolusjonen på et nytt kanalrom.
Hva er en punktvis konvolusjon?
Pointwise Convolution er en type konvolusjon som bruker en 1x1-kjerne: en kjerne som itererer gjennom hvert eneste punkt. … Den kan brukes sammen med dybdevise viklinger for å produsere en effektiv klasse viklinger kjent som dybdeseparerbare viklinger.
Hvilket av følgende nettverk har dybdevis separerbar konvolusjon?
Deep residual neural network (ResNet) har oppnådd stor suksess i datasynsapplikasjoner. Videre har Chen et al. [35] har påført dybdevis separerbare konvolusjonslag innen datasyn for semantisk segmentering.
Hvordan fungerer 3D-konvolusjon?
I 3D-konvolusjon kan et 3D-filter bevege seg i alle 3-retninger (høyde, bredde, kanal til bildet). Påhver posisjon gir den elementvise multiplikasjonen og addisjonen ett tall. Siden filteret glir gjennom et 3D-rom, er utgangsnumrene også ordnet i et 3D-rom. Utgangen er da en 3D-data.
