SıradakiSonraki rehber
Derinlemesine Ayrılabilir Evrişimler
Teknik
Teknik KILAVUZ
Genişletilmiş evrişimler (aynı zamanda atrous evrişimler olarak da adlandırılır), filtre ağırlıkları arasına boşluklar ekler, böylece çekirdek, parametre eklemeden çok daha geniş bir alanı kaplar.
Bu kılavuzu dinleyinAI tarafından anlatılan · ~2 min
They let networks see wide context, crucial for segmentation and audio, while keeping resolution intact.
Normal bir evrişim çekirdeği bitişik piksellere dokunur. Genişletilmiş bir evrişim, aynı çekirdek ağırlıklarını bir genişleme hızıyla birbirinden ayırır ve aradaki pikselleri atlar, böylece genişleme 2'ye sahip 3x3'lük bir çekirdek, hala yalnızca 9 ağırlık kullanırken 5x5'lik bir bölgeye yayılır. Bu, katmanları artan oranlarda istiflediğinizde alıcı alanı katlanarak genişletir ve özellik haritasını daraltacak şekilde havuzlama veya adımlama olmadan ağın büyük ölçekli bağlamı toplamasına olanak tanır. Atrous terimi, Fransızca'da delikli anlamına gelen trous kelimesinden gelir. Bu, hem geniş bir görünüme hem de piksel hassasiyetinde çıktıya ihtiyaç duyduğunuz anlamsal bölümleme gibi yoğun tahmin görevlerinde ve uzun ses bağımlılıklarını modellemek için WaveNet'te çok değerlidir.
DeepLab, sokak sahnelerinin son teknoloji ürünü anlamsal bölümlendirmesi için korkunç kıvrımlar ve ASPP kullanıyor
WaveNet, gerçekçi ham ses ve konuşma oluşturmak için genişletilmiş nedensel kıvrımları yığınlar
Hem geniş bağlamın hem de ince ayrıntıların önemli olduğu tümör veya organ sınırları gibi tıbbi görüntü segmentasyonu
Çözünürlüğü kaybetmeden geniş alıcı alanlara ihtiyaç duyan kendi kendine sürüş algısı için gerçek zamanlı sahne ayrıştırma
Genişletilmiş evrişimler anlamsal ve panoptik bölümlemenin, tıbbi görüntülemenin ve ses üretiminin merkezinde yer alır. Genişlemenin kişisel dikkati tamamlayan ucuz, uzun menzilli alıcı alanlar sağladığı yerde, bunlar giderek dikkatle harmanlanıyor. Uyarlanabilir ve öğrenilebilir genişleme oranları ve ızgaralama artefaktlarının önlenmesi üzerine araştırmalar devam etmektedir. Otonom sistemler için etkili uzun dizili modellerde ve gerçek zamanlı sahne anlayışında bunları bekliyoruz.
Ücretsiz bülten
Hafta içi her sabah sade İngilizce yazılmış, doğrulanmış üç yapay zeka hikayesi. Sonsuza kadar ücretsiz, reklam yok.
Hafta içi her gün bir e-posta. Tek tıklamayla aboneliğinizi iptal edin. Adresinizi asla satmayız veya paylaşmayız.
Kendinizi test edin
Her yanıtla ilgili anında geri bildirim ve bir kursu geçtiğinizde doğrulanabilir bir kimliğe sahip paylaşılabilir bir sertifika.
Ücretsiz AI eğitimini destekleyin. AI Understanding, bir 501(c)(3) kâr amacı gütmeyen kuruluştur; hiçbir zaman reklam yoktur, ödeme duvarı yoktur. Bağış yap
Genişletilmiş evrişimler (aynı zamanda atrous evrişimler olarak da adlandırılır), filtre ağırlıkları arasına boşluklar ekler, böylece çekirdek, parametre eklemeden çok daha geniş bir alanı kaplar. Çözünürlüğü bozulmadan korurken, ağların segmentasyon ve ses için önemli olan geniş bağlamı görmesine olanak tanırlar.
Genişletme, mevcut ağırlıkları birbirinden ayırarak parametre sayısını artırmadan alıcı alanı genişletir.
Genişletme 2 ile her ağırlık arasında atlanan bir konum vardır, böylece çekirdek hala yalnızca 9 ağırlık kullanırken 5x5'lik bir alanı kaplar.
Segmentasyon aynı anda geniş bağlam ve piksel düzeyinde ayrıntı gerektirir; genişleme, havuzlama veya adımlamanın neden olacağı alt örnekleme olmadan bağlamı büyütür.
Atrous, Fransız kökenli, delikli, tane ağırlıkları arasına yerleştirilen boşlukları tanımlayan trous'tur.
Katlanarak artan genişleme oranları, WaveNet modelinin büyük çekirdekler olmadan binlerce ses örneğine bağımlılık yapmasına olanak tanır.
Öğrenmeye devam et
Bu konu için daha fazla rehber seçildi
SıradakiSonraki rehber
Derinlemesine Ayrılabilir Evrişimler
Teknik