Depthwise Convolution คือ ประเภทของ Convolution ที่เราใช้ตัวกรอง Convolutional เดียวสำหรับแต่ละช่องสัญญาณเข้า ในการบิด 2D ปกติที่ทำผ่านช่องสัญญาณอินพุตหลายช่อง ตัวกรองจะมีความลึกเท่ากับอินพุต และช่วยให้เราผสมช่องสัญญาณได้อย่างอิสระเพื่อสร้างแต่ละองค์ประกอบในเอาต์พุต
การบิดแบบ Depthwise และ Pointwise คืออะไร
การบิดแบบเชิงลึก เช่น การบิดเชิงพื้นที่ดำเนินการอย่างอิสระในแต่ละช่องสัญญาณของอินพุต การหมุนตามจุด เช่น การบิด 1x1 การฉายช่องสัญญาณออกโดยการหมุนรอบเชิงลึกไปยังพื้นที่ช่องสัญญาณใหม่
การบิดแบบ Pointwise คืออะไร
Pointwise Convolution คือ ประเภทของการบิดที่ใช้เคอร์เนล 1x1: เคอร์เนลที่วนซ้ำทุกจุด … สามารถใช้ร่วมกับการบิดแบบเชิงลึกเพื่อสร้างคลาสการบิดที่มีประสิทธิภาพซึ่งเรียกว่าการบิดแบบแยกส่วนลึกได้
เครือข่ายใดต่อไปนี้ที่มีการบิดแบบแยกส่วน Depthwise
Deep residual neural network (ResNet) ประสบความสำเร็จอย่างมากในแอพพลิเคชั่นคอมพิวเตอร์วิทัศน์ นอกจากนี้ Chen et al. [35] ประสบความสำเร็จในการใช้เลเยอร์ convolution ที่แยกได้ในเชิงลึกในด้านการมองเห็นคอมพิวเตอร์การแบ่งส่วนความหมาย
การบิดสามมิติทำงานอย่างไร
ในการบิด 3D ตัวกรอง 3D สามารถเคลื่อนที่ได้ทั้งหมด 3 ทิศทาง (ความสูง ความกว้าง ช่องของภาพ) ที่แต่ละตำแหน่ง การคูณและบวกองค์ประกอบให้ตัวเลขหนึ่งตัว เนื่องจากตัวกรองเลื่อนผ่านพื้นที่ 3 มิติ หมายเลขเอาต์พุตจึงถูกจัดเรียงในพื้นที่ 3 มิติเช่นกัน ผลลัพธ์ที่ได้จะเป็นข้อมูล 3 มิติ