Depthwise Convolution არის კონვოლუციის ტიპი, სადაც ჩვენ ვიყენებთ ერთ კონვოლუციურ ფილტრს თითოეული შეყვანის არხისთვის. რეგულარულ 2D კონვოლუციაში, რომელიც შესრულებულია რამდენიმე შეყვანის არხზე, ფილტრი ისეთივე ღრმაა, როგორც შემავალი და საშუალებას გვაძლევს თავისუფლად შევურიოთ არხები გამომავალში თითოეული ელემენტის შესაქმნელად.
რა არის სიღრმისეული და წერტილოვანი კონვოლუცია?
სიღრმისეული კონვოლუცია, ანუ სივრცითი კონვოლუცია შესრულებული დამოუკიდებლად შეყვანის თითოეულ არხზე. წერტილოვანი კონვოლუცია, ანუ 1x1 კონვოლუცია, სიღრმისეული კონვოლუციის მიერ გამომავალი არხების პროექტირება არხის ახალ სივრცეში.
რა არის Pointwise convolution?
წერტილი კონვოლუცია არის კონვოლუციის ტიპი, რომელიც იყენებს 1x1 ბირთვს: ბირთვი, რომელიც იმეორებს თითოეულ წერტილს. … ის შეიძლება გამოყენებულ იქნას სიღრმისეულ კონვოლუციებთან ერთად, რათა შეიქმნას ეფექტური კლასის კონვოლუცია, რომელიც ცნობილია როგორც ღრმად გამყოფი კონვოლუციები.
ჩამოთვლილი ქსელებიდან რომელს აქვს Depthwise separable convolution?
ღრმა ნარჩენი ნერვული ქსელი (ResNet)-მა მიაღწია დიდ წარმატებას კომპიუტერული ხედვის აპლიკაციებში. გარდა ამისა, ჩენი და სხვ. [35] წარმატებით გამოიყენეს ღრმად გამყოფი კონვოლუციის ფენები კომპიუტერული ხედვის სემანტიკური სეგმენტაციის სფეროში.
როგორ მუშაობს 3D კონვოლუცია?
3D კონვოლუციაში, 3D ფილტრს შეუძლია გადაადგილება ყველა 3 მიმართულებით (სიმაღლე, სიგანე, სურათის არხი). ზეთითოეული პოზიცია, ელემენტის გამრავლება და შეკრება იძლევა ერთ რიცხვს. ვინაიდან ფილტრი სრიალებს 3D სივრცეში, გამომავალი ნომრები ასევე განლაგებულია 3D სივრცეში. გამომავალი არის 3D მონაცემები.
