双线性池化第13页

深度学习---卷积神经网络

lichunericli·2023-10-22 11:50

python resize 双线性插值

#-*-coding:utf-8-#importdatetime#t1=datetime.datetime(2017,10,10,21,40)#t2=datetime.datetime(2017,10,8,23,40)#tt1=datetime.timedelta(seconds=1200)#tt2=datetime.timedelta(weeks=3)#print(t1-t2)importcv2

nlite827109223·2023-10-22 10:02

13.Tensor Product：Vector - Covector Pairs

所以，向量和协向量就像是所有其他张量的基本构建块，右边的两个张量，线性Map和双线性形式两个张量，如何用向量和协向量的乘积表示？

往797·2023-10-22 01:40

TensorRT学习笔记--常用卷积、激活、池化和FC层算子API

目录1--Tensor算子API1-1--卷积算子1-2--激活算子1-3--池化算子1-4--FC层算子2--代码实例3--编译运行1--Tensor算子APITensorRT提供了卷积层、激活函数和池化层三种最常用算子的

晓晓纳兰容若·2023-10-22 01:10

pytorch 入门（二）

Pytorch中的学习记录博客参考文章：【小白入门Pytorch】教案二原作者：K同学啊目录一、神经网络的组成部分1.神经元2.神经网络层3.损失函数4.优化器二、PyTorch中的层1.全连接层2.卷积层3.池化层

大地之灯·2023-10-21 21:52

卷积神经网络（CNN）入门：使用Python实现手写数字识别

我们将从卷积神经网络的基本原理开始，介绍卷积层、池化层和全连接层等概念，然后使用Python和Keras库实现一个手写数字识别的例子。

Hello NiKo·2023-10-21 20:38

手机端侧文字识别：挑战与解决方案

对于高分辨率图像，降采样是必要的，采用双线性插

合合技术团队·2023-10-21 17:44

卷积神经网络CNN学习笔记-MaxPool2D函数解析

kernel_size,stride=None,padding=0,dilation=1,return_indices=False,ceil_mode=False)2.学习中的疑问Q:使用MaxPool2D池化时

阿维的博客日记·2023-10-21 17:05

Pytorch深度学习 - 学习笔记

2.TensorBoard3.Transforms常见的transform4.torchvision中的数据集使用5.DataLoader使用6.神经网络6.1神经网络的基本骨架6.2卷积层6.3最大池化的使用

code_weic·2023-10-21 00:56

【数之道 08】走进“卷积神经网络“，了解图像识别背后的原理

卷积神经网络CNN模型的架构Cnn的流程第一步提取图片特征提取特征的计算规则第二步最大池化第三步扁平化处理第四步数据条录入全连接隐藏层b站视频CNN模型的架构图片由像素点组成，最终成像效果由背后像素的颜色数值所决定的有这样的一个

醉酒柴柴·2023-10-20 23:53

CNN——卷积神经网络

文章目录多层感知机（MLP，MultilayerPerceptron）神经网络定义MLP与神经网络的异同相同之处：不同之处：总结为什么要使用神经网络CNN卷积层：池化层：全连接层：卷积神经网络的优势padding

怎么全是重名·2023-10-20 20:22

数字图像处理实验记录三（双线性插值和最邻近插值）

前言：个人实验记录，仅供学习参考，实验报告别用我图文章目录一、基础知识1，为什么要进行插值：2，双线性插值原理：3，最邻近插值：二、实验要求：1．分别编程实现最近邻插值和双线性插值。

泉绮·2023-10-20 16:48

GoogleNet论文精读

Goingdepperwithconvolutions论文下载地址：https://github.com/jixiuy/paper引言第一段：背景+成绩1*1的卷积在channel上升维和降维，channel融合，计算方法上等价于FNNGAP（全局平均池化

小蒋的技术栈记录·2023-10-20 13:39

tcmalloc（google开源项目核心部分模拟实现）

TcMalloc项目实现--高并发内存池（google开源项目核心部分模拟实现）一.项目介绍二.什么是内存池2.1池化技术2.2内存池2.3内存池三.定长内存池四.整体框架设计ThreadCacheCentralCachePageCache

ANTHON523·2023-10-19 19:05

【面试题】2023虹软计算机视觉一面

来源：投稿作者：LSC编辑：学姐1.自我介绍2.介绍了自己的项目，并提问项目，讲了30分钟3.介绍centernet，它和其他目标检测模型有什么区别4.介绍yolov55.介绍focalloss6.双线性插值和最近邻插值的区别

深度之眼·2023-10-19 19:42

动手学深度学习——网络中的网络NIN

3、NIN结构无全连接层；交替使用NIN块和步幅为2的最大池化层，逐步减少高宽和增大通道数；最

橙子吖21·2023-10-19 18:59

数据库连接池

池化结构：链接池，线程池，内存池，对象池，协程池等解决的问题：创建过程复杂，时间长，占用资源比较高解决方案：复用这些资源步骤：1、创建链接2、验证ssl3、执行命令4、维持长连接还是释放链接判断同步链接

兜兜_2925·2023-10-19 10:51

【深度学习基础知识（一）：卷积神经网络CNN基础知识】

深度学习基础知识深度学习基础知识（一）：卷积神经网络CNN基础知识卷积神经网络CNN基础知识0、目录1.CNN卷积神经网络的特点2.卷积操作基础知识2.1卷积操作的概念2.2卷积操作的种类2.3卷积操作后特征图谱大小计算公式3.池化操作基础知识

CL_Meng77·2023-10-19 09:20

AI项目十七：ResNet50训练部署教程

在ResNet网络提出之前，传统的卷积神经网络都是将一系列的卷积层和池化层堆叠得到的，但当网络堆叠到一定深度时，就会出现退化问题。残差网络的特

殷忆枫·2023-10-19 05:47

花花少年·2023-10-19 02:23

海量数据大课学习笔记（9）-架构核心技术-池化思想-异步结合性能优化最佳实践《上》-小滴课堂

文章目录前言第1集接口压测和常用压力测试工具对比第2集Jmeter5.X基础功能组件介绍+线程组和Sampler第3集调用第三方服务组件改造+Jmeter5.x性能压测实践第4集高并发下异步请求解决方案-@Async注解应用实战第5集异步调用-压测高QPS后的背后原因和问题拆解第6集【底层原理】Async+ThreadPoolTaskExecutor自定义线程池进阶实战第7集ThreadPoolT

小滴知识·2023-10-19 00:22

【复盘】记录一次数据库连接资源占用完毕

所以这里其实为什么一般使用数据库连接池进行池化操作，不断的初始化、连接、使用、销毁连接，其实是一个很重的操作，比较浪费系统网络、CPU资源。所以在开发应用的时候，不仅仅需要考虑SQL

qxlxi·2023-10-18 22:50

YOLOv5算法改进（5）— 主干网络介绍（EfficientNetv2、Swin Transformer和PP-LCNet）

主干网络通常指的是深度学习中的主干模型，通常由多个卷积层和池化层组成，用于提取输入数据的特征。在训练过程中，主干网络的参数会被不断优化以提高模型的准确性。

小哥谈·2023-10-18 20:28

图片结构上的平移不变性以及”池化“操作的部分作用

以图像分类任务为例，如果我们有一张包含一只猫的图像，无论猫在图像中的位置如何变化（比如从左到右，或者从上到下），卷积神经网络的输出应该始终是“猫”这个类别。这就是平移不变性的体现。在卷积神经网络中，这个特性是通过一些特殊的操作实现的。比如，当我们使用卷积核进行卷积操作时，这些卷积核是预设的，它们会在输入图像上滑动，提取图像中的特征。如果我们将卷积核沿着图像进行平移，然后再进行卷积操作，那么提取到的

李飞飞，·2023-10-18 01:24

《动手学深度学习》(四) -- LeNet、AlexNet、VGG、NiN、GoogLeNet、ResNet、DenseNet 实现

上一小节学习了卷积神经网络的卷积层和池化层的实现，趁热打铁继续学习现代卷积神经网络的搭建，欢迎小伙伴们一起学习和交流~为了能够应⽤softmax回归和多层感知机，我们⾸先将每个⼤小为28×2828\times2828

长路漫漫2021·2023-10-17 23:38

JUC并发编程——线程池学习：基础概念及三大方法、七大参数、四大拒绝策略（基于狂神说的学习笔记）

线程池池化技术的本质：事先准备好一些资源，线程复用，用完即还，方便管理默认大小：2最大并发数max根据电脑去设置，CPU密集型，IO密集型线程池的好处：降低资源的消耗提高响应的速度，无需新建和销毁方便管理线程池学习

苏三有春·2023-10-17 18:59

Java线程池

线程池线程池原理线程池是池化技术的一种典型实现，所谓池化技术就是提前保存大量的资源，以备不时之需。在机器资源有限的情况下，使用池化技术可以大大的提高资源的利用率，提升性能等。

Junfeng Tang·2023-10-17 18:14

云爬虫系统设计：云平台资源管理优化爬虫性能

目录1、云爬虫系统概述2、云平台资源管理优化爬虫性能的关键措施2.1资源池化2.2负载均衡2.3任务调度2.4异常处理和恢复2.5数据存储与处理2.6数据清洗和去重2.7分布式爬虫2.8任务优先级与质量

傻啦嘿哟·2023-10-17 11:38

深度学习入门——卷积神经网络（CNN）

一、CNN的基本原理CNN是一种深度学习算法，其基本原理是通过多层卷积、池化、非线性激活等操作，将输入的图像转换为高层次的抽象特征，最终输出分类结果

小白白选手·2023-10-17 11:04

分类网络速览

Hands-OnMachineLearningwithScikit-LearnandTensorFlow(2017)》Chap13《卷积神经网络——深度学习实践手册(2017.05)》CNN的典型组合方式是，以卷积层+激活函数（比如relu）+池化层作为一组操作

hey-yahei·2023-10-17 05:06

java线程池实战

线程池本质是池化技术，和连接池类似，创建连接与关闭连接属于耗时操作，创建线程与销毁线程也属于耗时重操作。

无语堵上西楼·2023-10-17 05:01

上下采样

缩小图像称为下采样或降采样（池化层也成为下采样层）目的：1、使得图像符合显示区域的大小；2、生成对应图像的缩略图；3、降低特征的维度并保留有效信息，一定程度上避免过拟合，保持旋转、平移、伸缩不变形。

懒散的猪猪·2023-10-17 02:43

HIGH-QUALITY LINEAR INTERPOLATIONFOR DEMOSAICING OF BAYER-PATTERNED COLOR IMAGES

我们表明，与双线性去马赛克相比，所提出的简单线性滤波器可以使PSNR提高超过5.5dB，与最近引入的线性插值器相比，R和B插值可提高约0.7dB。

Adagrad·2023-10-16 18:45

GNN basic--模型通用流程和分类

所谓汇聚（亦称池化），可形

qq_38480311·2023-10-16 15:00

全局平均池化 - 从特征图到全局信息

目录引言全局平均池化的概念实现全局平均池化全局平均池化的优点结论代码示例1.引言卷积神经网络的池化层是提取特征的重要组成部分。其中，全局平均池化是一种简洁而有效的方法，可以将整个特征图的信息进行汇聚。

cvyoutian·2023-10-16 11:58

＜图像处理＞图像插值算法

非自适应算法包括最近邻插值、双线性插值、双三次插值、样条插值、sinc插值和lanczos插值等。这些算法可以根据需要调整插值的精度和计算复杂

thisiszdy·2023-10-16 07:58

图像目标检测三——Fast RCNN

RCNN通过卷积神经网络提取图像特征，第一次将目标检测引入了深度学习领域；SPPNet通过空间金字塔池化，避免了对于同一幅图片多次提取特征的时间花费。

小鲜贝·2023-10-16 04:44

[paper] Lift,Splat,Shoot论文浅析

目录基本信息创新点MethodLift（LatentDepthDistribution）：潜在深度分布Splat：柱体池化基本信息题目：《Lift,Splat,Shoot:EncodingImagesfromArbitraryCameraRigsbyImplicitlyUnprojectingto3D

是安澜啊·2023-10-15 15:45

TDNN方法学习

TDNN方法简介TDNN（TimeDelayNeuralNetwork，时延神经网络）是用于处理序列数据的，比如：一段语音、一段文本将TDNN和统计池化（StatisticsPooling）结合起来，正如

shadowismine·2023-10-15 09:46

计算机视觉面试考点（10）池化

计算机视觉工程师在面试过程中主要考察三个内容：图像处理、机器学习、深度学习。然而，各类资料纷繁复杂，或是简单的知识点罗列，或是有着详细数学推导令人望而生畏的大部头。为了督促自己学习，也为了方便后人，决心将常考必会的知识点以通俗易懂的方式设立专栏进行讲解，努力做到长期更新。此专栏不求甚解，只追求应付一般面试。希望该专栏羽翼渐丰之日，可以为大家免去寻找资料的劳累。每篇介绍一个知识点，没有先后顺序。想了

嘻嘻哈哈yjy·2023-10-15 06:22

计算机视觉：一文搞懂卷积神经网络中的池化层

本文重点池化层是卷积神经网络中的一种重要层，用于降低输入数据的空间维度，减少参数数量，提高模型的计算效率。它通过对输入数据进行降采样操作，将输入数据的大小缩小，同时保留重要的特征信息。

幻风_huanfeng·2023-10-15 06:18

计算机视觉：池化层的作用是什么？

而池化层作为CNN中的一个关键步骤，扮演着优化神经网络、提升深度学习性能的重要角色。本文将深入探讨池化层的作用及其重要性，帮助读者更好地理解和应用深度学习技术。

幻风_huanfeng·2023-10-15 06:45

竞赛深度学习+python+opencv实现动物识别 - 图像识别

文章目录0前言1课题背景2实现效果3卷积神经网络3.1卷积层3.2池化层3.3激活函数：3.4全连接层3.5使用tensorflow中keras模块实现卷积神经网络4inception_v3网络5最后0

iuerfee·2023-10-14 18:44

pytorch中的池化函数

PyTorch提供了多种池化函数，用于对输入数据进行不同类型的池化操作。以下是一些常用的PyTorch池化函数：平均池化（AveragePooling）:nn.AvgPool1d:一维平均池化。

萝北村的枫子·2023-10-14 18:10

池化技术在真实业务中的实践

一些废话作为一名Java开发人员，池化技术或多或少在业务代码中使用。常见的包括线程池、连接池等。也是因为Java语言超级丰富的基建，基本上这些池化能力都有着相对成熟的“工具”。

架构大数据双料架构师·2023-10-14 18:19

【日常业务开发】接口性能优化

【日常业务开发】接口性能优化缓存本地缓存分布式缓存数据库分库分表SQL优化业务程序并行化异步化池化技术预先计算事务粒度批量读写锁的粒度尽快return上下文传递空间换时间集合空间大小缓存本地缓存本地缓存

喜羊羊sk·2023-10-14 13:20

竞赛选题深度学习+python+opencv实现动物识别 - 图像识别