Les réseaux de neurones convolutifs ( CNN) peuvent être utilisés pour apprendre des fonctionnalités ainsi que pour classer des données à l'aide de cadres d'images. Il existe de nombreux types de CNN. Une classe de CNN est constituée de réseaux de neurones convolutifs séparables en profondeur.
Est-ce que ResNet Depthwise est une convolution séparable ?
Le réseau de neurones résiduels profonds (ResNet) a remporté un grand succès dans les applications de vision par ordinateur. … [35] ont appliqué avec succès des couches de convolution separable en profondeur dans le domaine de la vision par ordinateur à segmentation sémantique.
Est-ce que MobileNet a une convolution séparable en profondeur ?
MobileNet utilise convolutions séparables en profondeurIl réduit considérablement le nombre de paramètres par rapport au réseau avec des convolutions régulières avec la même profondeur dans les filets. Il en résulte des réseaux de neurones profonds légers. Une convolution séparable en profondeur est réalisée à partir de deux opérations.
Qu'est-ce que la convolution en profondeur ?
La convolution en profondeur est un type de convolution où nous appliquons un seul filtre convolutif pour chaque canal d'entrée Dans la convolution 2D régulière effectuée sur plusieurs canaux d'entrée, le filtre est aussi profond que l'entrée et nous permet de mélanger librement les canaux pour générer chaque élément dans la sortie.
Est-ce qu'un noyau de convolution est spatialement séparable ?
Une convolution spatialement séparable décompose une convolution en deux opérations distinctes. En convolution régulière, si nous avons un noyau 3 x 3, nous le convolutionnons directement avec l'image. Nous pouvons diviser un noyau 3 x 3 en un noyau 3 x 1 et un noyau 1 x 3.
