Las
redes neuronales convolucionales ( CNN's) se pueden usar para aprender funciones y clasificar datos con la ayuda de marcos de imagen. Hay muchos tipos de CNN. Una clase de CNN son las redes neuronales convolucionales separables en profundidad.
¿Es la convolución separable ResNet Depthwise?
La red neuronal residual profunda (ResNet) ha logrado un gran éxito en las aplicaciones de visión artificial. … [35] han aplicado con éxito capas de convolución separables en profundidad en el campo de la visión artificial de segmentación semántica.
¿MobileNet tiene convolución separable en profundidad?
MobileNet usa convoluciones separables en profundidadReduce significativamente el número de parámetros en comparación con la red con convoluciones regulares con la misma profundidad en las redes. Esto da como resultado redes neuronales profundas ligeras. Una convolución separable en profundidad se realiza a partir de dos operaciones.
¿Qué es la convolución en profundidad?
La convolución en profundidad es un tipo de convolución en la que aplicamos un solo filtro convolucional para cada canal de entrada En la convolución 2D normal realizada en múltiples canales de entrada, el filtro es tan profundo como la entrada y nos permite mezclar canales libremente para generar cada elemento en la salida.
¿Algún kernel de convolución es espacialmente separable?
Una convolución separable espacialmente descompone una convolución en dos operaciones separadas. En la convolución regular, si tenemos un kernel de 3 x 3, lo convolucionamos directamente con la imagen. Podemos dividir un núcleo de 3 x 3 en un núcleo de 3 x 1 y un núcleo de 1 x 3.
