कन्वेंशनल न्यूरल नेटवर्क्स ( CNN's) का उपयोग इमेज फ्रेम की मदद से फीचर सीखने के साथ-साथ डेटा को वर्गीकृत करने के लिए किया जा सकता है। सीएनएन कई प्रकार के होते हैं। सीएनएन का एक वर्ग गहराई से अलग करने योग्य दृढ़ तंत्रिका नेटवर्क है।
क्या ResNet की गहराई से वियोज्य कनवल्शन है?
डीप रेसिडुअल न्यूरल नेटवर्क (ResNet) ने कंप्यूटर विज़न अनुप्रयोगों में बड़ी सफलता हासिल की है। … [35] ने सिमेंटिक सेगमेंटेशन कंप्यूटर विज़न के क्षेत्र में अलग करने योग्य कनवल्शन लेयर्स को सफलतापूर्वक लागू किया है।
क्या MobileNet में गहराई से वियोज्य कनवल्शन है?
मोबाइलनेट गहराई से वियोज्य कनवल्शन का उपयोग करता हैनेट में समान गहराई वाले नियमित कनवल्शन वाले नेटवर्क की तुलना में यह मापदंडों की संख्या को काफी कम कर देता है। इसका परिणाम हल्के गहरे तंत्रिका नेटवर्क में होता है। दो ऑपरेशनों से एक गहराई से वियोज्य कनवल्शन बनाया जाता है।
गहराई से कनवल्शन क्या है?
डेप्थवाइज कनवल्शन एक प्रकार का कनवल्शन है जहां हम प्रत्येक इनपुट चैनल के लिए एक सिंगल कनवल्शनल फिल्टर लागू करते हैं कई इनपुट चैनलों पर किए जाने वाले नियमित 2डी कनवल्शन में, फिल्टर उतना ही गहरा होता है इनपुट और हमें आउटपुट में प्रत्येक तत्व उत्पन्न करने के लिए चैनलों को स्वतंत्र रूप से मिलाने देता है।
क्या कोई कनवल्शन कर्नेल स्थानिक रूप से वियोज्य है?
एक स्थानिक रूप से अलग करने योग्य कनवल्शन एक कनवल्शन को दो अलग-अलग ऑपरेशनों में विघटित करता है। नियमित कनवल्शन में, यदि हमारे पास 3 x 3 कर्नेल है तो हम इसे इमेज के साथ सीधे कनवल्व करते हैं। हम 3 x 3 कर्नेल को 3 x 1 कर्नेल और 1 x 3 कर्नेल में विभाजित कर सकते हैं।
