Depthwise Convolution är en typ av f altning där vi tillämpar ett enda f altningsfilter för varje ingångskanal. I den vanliga 2D-falsningen som utförs över flera ingångskanaler är filtret lika djupt som ingången och låter oss blanda kanaler fritt för att generera varje element i utgången.
Vad är djup- och punktvis f altning?
Djupvis f altning, dvs en rumslig f altning utförd oberoende över varje kanal i en ingång. Punktvis f altning, d.v.s. en 1x1 f altning, som projicerar kanalerna som matas ut av den djupgående f altningen på ett nytt kanalutrymme.
Vad är en punktvis f altning?
Pointwise Convolution är en typ av f altning som använder en 1x1-kärna: en kärna som itererar genom varenda punkt. … Den kan användas tillsammans med djupgående veck för att producera en effektiv klass av veck som kallas djupseparerbara veck.
Vilket av följande nätverk har djupgående separerbar f altning?
Deep residual neural network (ResNet) har nått stora framgångar i datorseendeapplikationer. Chen et al. [35] har framgångsrikt tillämpat djupgående separerbara f altningslager inom området för semantisk segmentering datorseende.
Hur fungerar 3D-f altning?
I 3D-falsning kan ett 3D-filter röra sig i alla 3-riktningar (höjd, bredd, kanal på bilden). Påvarje position ger elementvis multiplikation och addition ett tal. Eftersom filtret glider genom ett 3D-utrymme, är utdatanumren också ordnade i ett 3D-utrymme. Utdata är då en 3D-data.
