Depthwise Convolution ist eine Art von F altung, bei der wir einen einzelnen F altungsfilter für jeden Eingangskanal anwenden. Bei der regulären 2D-F altung, die über mehrere Eingangskanäle durchgeführt wird, ist der Filter so tief wie der Eingang und lässt uns Kanäle frei mischen, um jedes Element in der Ausgabe zu erzeugen.
Was ist Tiefen- und Punktf altung?
Tiefenf altung, d.h. eine räumliche F altung, die unabhängig über jeden Kanal einer Eingabe durchgeführt wird. Punktweise F altung, d. h. eine 1x1-F altung, die die von der tiefenweisen F altung ausgegebenen Kanäle auf einen neuen Kanalraum projiziert.
Was ist eine punktweise F altung?
Punktweise F altung ist eine F altungsart, die einen 1x1-Kernel verwendet: einen Kernel, der durch jeden einzelnen Punkt iteriert. … Es kann in Verbindung mit tiefenweisen F altungen verwendet werden, um eine effiziente Klasse von F altungen zu erzeugen, die als tiefenweise trennbare F altungen bekannt sind.
Welches der folgenden Netzwerke hat eine tiefenweise trennbare F altung?
Deep Residual Neural Network (ResNet) hat große Erfolge in Computer-Vision-Anwendungen erzielt. Darüber hinaus haben Chen et al. [35] haben erfolgreich tiefenseparierbare F altungsschichten im Bereich der semantischen Segmentierung Computer Vision angewendet.
Wie funktioniert 3D-F altung?
Bei der 3D-F altung kann sich ein 3D-Filter in alle 3 Richtungen bewegen (Höhe, Breite, Bildkanal). Beijede Position, die elementweise Multiplikation und Addition ergeben eine Zahl. Da der Filter durch einen 3D-Raum gleitet, sind die Ausgangszahlen ebenfalls in einem 3D-Raum angeordnet. Die Ausgabe sind dann 3D-Daten.
