Ang
Depthwise Convolution ay isang uri ng convolution kung saan naglalapat kami ng isang convolutional filter para sa bawat input channel. Sa regular na 2D convolution na ginagawa sa maraming input channel, ang filter ay kasing lalim ng input at hinahayaan kaming malayang paghaluin ang mga channel para bumuo ng bawat elemento sa output.
Ano ang Depthwise at Pointwise convolution?
Depthwise convolution, ibig sabihin, isang spatial convolution na independyenteng gumanap sa bawat channel ng isang input. Pointwise convolution, i.e. isang 1x1 convolution, na nagpapalabas ng mga channel na output sa pamamagitan ng depthwise convolution papunta sa isang bagong channel space.
Ano ang Pointwise convolution?
Ang
Pointwise Convolution ay isang uri ng convolution na gumagamit ng 1x1 kernel: isang kernel na umuulit sa bawat solong punto. … Magagamit ito kasabay ng mga depthwise convolutions upang makabuo ng mahusay na klase ng convolution na kilala bilang depthwise-separable convolutions.
Alin sa mga sumusunod na network ang may Depthwise separable convolution?
Ang
Deep residual neural network (ResNet) ay nakamit ang mahusay na tagumpay sa mga application ng computer vision. Higit pa rito, Chen et al. [35] ay matagumpay na nailapat ang malalim na separable convolution layer sa larangan ng semantic segmentation na computer vision.
Paano gumagana ang 3D convolution?
Sa 3D convolution, ang isang 3D na filter ay maaaring lumipat sa lahat ng 3-direksyon (taas, lapad, channel ng larawan). Sabawat posisyon, ang pagpaparami at pagdaragdag ng elemento ay nagbibigay ng isang numero. Dahil ang filter ay dumudulas sa isang 3D na espasyo, ang mga numero ng output ay nakaayos din sa isang 3D na espasyo. Ang output ay isang 3D data.
