Le reti neurali convoluzionali ( CNN) possono essere utilizzate per apprendere funzioni e classificare i dati con l'aiuto di frame di immagini. Ci sono molti tipi di CNN. Una classe di CNN sono reti neurali convoluzionali separabili in profondità.
ResNet è una convoluzione separabile in profondità?
La rete neurale residua profonda (ResNet) ha ottenuto un grande successo nelle applicazioni di visione artificiale. … [35] hanno applicato con successo livelli di convoluzione in profondità separabili nel campo della segmentazione semantica della visione artificiale.
MobileNet ha una convoluzione separabile in profondità?
MobileNet utilizza convoluzioni separabili in profonditàRiduce significativamente il numero di parametri rispetto alla rete con convoluzioni regolari con la stessa profondità nelle reti. Ciò si traduce in reti neurali profonde leggere. Una convoluzione separabile in profondità è composta da due operazioni.
Cos'è la convoluzione profonda?
La convoluzione profonda è un tipo di convoluzione in cui applichiamo un singolo filtro convoluzionale per ciascun canale di ingresso Nella normale convoluzione 2D eseguita su più canali di ingresso, il filtro è profondo quanto l'input e ci consente di mixare liberamente i canali per generare ogni elemento nell'output.
C'è qualche kernel di convoluzione separabile spazialmente?
Una convoluzione separabile spazialmente scompone una convoluzione in due operazioni separate. Nella convoluzione regolare, se abbiamo un kernel 3 x 3, lo convogliamo direttamente con l'immagine. Possiamo dividere un kernel 3 x 3 in un kernel 3 x 1 e un kernel 1 x 3.
