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- Qu'est-ce que la convolution séparable du sens de la profondeur?
- Quelle est la différence entre la convolution du sens de la profondeur et la convolution séparable du sens de la profondeur?
- Quel est l'avantage de la convolution séparable dans le sens de la profondeur?
- Combien de paramètres sont dans le sens de la convolution séparable dans le sens de la profondeur?
Qu'est-ce que la convolution séparable du sens de la profondeur?
La convolution séparable dans le sens de la profondeur est ainsi nommée car elle ne traite pas seulement des dimensions spatiales, mais de la dimension de profondeur - le nombre de canaux - également. Une image d'entrée peut avoir 3 canaux: RVB. Après quelques résolutions, une image peut avoir plusieurs canaux.
Quelle est la différence entre la convolution du sens de la profondeur et la convolution séparable du sens de la profondeur?
Alors que la convolution standard effectue le calcul de canal et spatial en une étape, la convolution séparable en profondeur divise le calcul en deux étapes: la convolution de profondeur applique un filtre convolutionnel unique par chaque canal d'entrée et la convolution ponctuelle est utilisée pour créer une combinaison linéaire de la combinaison de la combinaison linéaire de la combinaison linéaire de la combinaison linéaire de la combinaison linéaire de ...
Quel est l'avantage de la convolution séparable dans le sens de la profondeur?
Les convolutions séparables dans le sens de la profondeur réduisent le nombre de paramètres et de calcul utilisés dans les opérations convolutionnelles tout en augmentant l'efficacité de représentation.
Combien de paramètres sont dans le sens de la convolution séparable dans le sens de la profondeur?
Cependant, pour une convolution dans le sens de la profondeur, l'opération s'applique à chaque canal séparément, donc le nombre de paramètres n'est que (3 x 3 x 16) = 144.
