Xception: Deep Learning with Depthwise Separable Convolutions

Kanallar arası korelasyonlar ile uzamsal korelasyonların tamamen ayrılabileceğini varsayarak derinlik bazında ayrılabilir evrişimleri sundu.

Üretimde task-image-classification dağıtımı için yetkili referans olarak hizmet eder.

Temel Varsayımlar (Assumptions)

• Uzamsal özellik tutarlılığı ve veri manifoldu yapısı sürekli temsil hipotezlerine uygundur

Kısıtlar ve Sınırlamalar (Limitations)

• Hesaplama karmaşıklığı uzamsal çözünürlük ve parametre kapasitesi ile ölçeklenir