双线性池化

0 - 怎么做服务的高性能

服务高性能服务的性能优化，永远离不开以下几个点：空间换时间同步换异步数据结构和算法并发池化优化IO架构角度看性能优化在机器资源固定的前提下，可分为：视图层优化(VO)：前端优化、客户端优化、传输层优化(
Wayne维基·2023-10-13 16:23

基于PyTorch框架下神经网络的基础知识及使用

目录1神经网络的搭建2神经网络中神经结构的使用3神经网络当中的一些基本结构3.1卷积层3.2池化层3.3非线性激活3.4线性层4神经网络小实战1神经网络的搭建如图一所示，在PyTorch的官网中我们可以看到
JiA-Bai·2023-10-13 16:03

卷积神经网络CNN基础知识

目录1前言2卷积神经网络CNN2.1LeNet-5相关介绍2.2CNN基本结构2.2.1卷积层2.2.2池化层（下采样层）2.2.3全连接层2.2.3.1激励层（非线性激活）2.2.3.2线性层2.2.3.3Dropout
JiA-Bai·2023-10-13 15:48

常见的机器学习算法与人工神经网络

图的基本定义2.2图神经网络模型3.卷积神经网络ConvolutionalNeuralNetwork(CNN)3.1CNN的结构3.2卷积3.3卷积层ConvolutionalLayer3.4激活3.5池化层
_Q1an·2023-10-13 14:50

ML-Decoder: Scalable and Versatile Classification Head

ML-Decoder:ScalableandVersatileClassificationHead，2021可扩展和通用的分类头要点通过查询预测类标签的存在，与全局平均池化相比，能够更好地利用空间数据基于
nightluo·2023-10-13 13:46

竞赛选题 深度学习+opencv+python实现昆虫识别 -图像识别 昆虫识别

文章目录0前言1课题背景2具体实现3数据收集和处理3卷积神经网络2.1卷积层2.2池化层2.3激活函数：2.4全连接层2.5使用tensorflow中keras模块实现卷积神经网络4MobileNetV2
laafeer·2023-10-13 10:07

竞赛选题 深度学习+opencv+python实现车道线检测 - 自动驾驶

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4YOLOV56数据集处理7模型训练8
laafeer·2023-10-13 10:01

20210329 LeNet-5数字识别 TensorFlow2.0 MINIST数据集

LeNet-5数字识别TensorFlow2.0LeNet-5由两个卷积层、两个池化层和两个全连接层组成，每个卷积层使用尺寸为５×５（每个滤波器有１个通道）的滤波器，第一层中有６个滤波器，第二层中有１６
小尘只想脱贫·2023-10-13 10:57

【tensorflow2.0】23.tf2.0实现LeNet

LeNet5通过巧妙的设计，利用卷积、参数共享、池化等操作提取特征，避免了大量的计算成本，最后再使用全连接神经网络进行分类识别，这个网络也是最近大量神经网络架构的起点。
一只很菜很菜的tfer·2023-10-13 09:25

【TensorFlow2.0】LeNet进行手写体数字识别

下图显示了其结构：输入的二维图像，先经过两次卷积层到池化层，再经过全连接层，最后使用softmax分类作为输出层。下
佐倉·2023-10-13 09:20

大数据毕设 - 深度学习植物识别系统（python OpenCV）

文章目录0前言2相关技术2.1VGG-Net模型2.2VGG-Net在植物识别的优势(1)卷积核，池化核大小固定(2)特征提取更全面(3)网络训练误差收敛速度较快3VGG-Net的搭建3.1Tornado
caxiou·2023-10-12 21:23

卷积神经网络基础 2020-02-18

卷积神经网络基础本节我们介绍卷积神经网络的基础概念，主要是卷积层和池化层，并解释填充、步幅、输入通道和输出通道的含义。二维卷积层本节介绍的是最常见的二维卷积层，常用于处理图像数据。
allen成·2023-10-12 16:18

深度学习基础知识 最近邻插值法、双线性插值法、双三次插值算法

深度学习基础知识最近邻插值法、双线性插值法、双三次插值算法1、最近邻插值法1、最近邻插值法*最邻近插值：将每个目标像素找到距离它最近的原图像素点，然后将该像素的值直接赋值给目标像素优点：实现简单，计算速度快缺点
郭庆汝·2023-10-12 12:48

【AI】深度学习——前馈神经网络——卷积神经网络

卷积一维卷积近似微分低通滤波器/高通滤波器卷积变种二维卷积卷积的核心就是翻转相乘卷积应用于图像处理互相关互相关代替卷积卷积与互相关的交换性1.2.2卷积神经网络卷积代替全连接卷积层特征映射卷积层结构参数数量汇聚层(池化层
AmosTian·2023-10-12 09:35

深度学习自学笔记十一：卷积神经网络

目录一、卷积神经网络在计算机视觉介绍和应用二：边缘检测内容和示例、填充1、边缘检测内容和示例2、填充三、卷积步长、三维卷积、单层卷积网络1、卷积步长2、三维卷积3、单层卷积网络四、池化层一、卷积神经网络在计算机视觉介绍和应用卷积神经网络
ironmao·2023-10-12 05:45

竞赛选题 深度学习 植物识别算法系统

文章目录0前言2相关技术2.1VGG-Net模型2.2VGG-Net在植物识别的优势(1)卷积核，池化核大小固定(2)特征提取更全面(3)网络训练误差收敛速度较快3VGG-Net的搭建3.1Tornado
laafeer·2023-10-12 02:10

Tensorflow入门(七)——CNN经典模型：LeNet

文章目录1.CNN的三个特点1.1局部感知1.2参数（权值）共享1.3池化2.LeNet52.1C1层（卷积层）：6@28×2
陈陈陈Chann·2023-10-11 13:30

nn.Sequential、nn.Linear、nn.ReLU()函数

nn.Sequential是PyTorch中的一个容器模块，用于按照顺序组合多个神经网络层（如线性层、激活函数、池化层等）。这个容器允许你将各种层按照指定的顺序串联在一起，构建一个神经网络模型。
萝北村的枫子·2023-10-11 11:32

神经网络之卷积和池化(一)

卷积神经网络（CNN）由输入层、卷积层、激活函数、池化层、全连接层组成，即INPUT-CONV-RELU-POOL-FC。
北木.·2023-10-11 10:54

【深度学习】神经网络和深度学习--卷积和池化的作用

卷积神经网络（CNN）与普通神经网络相比，卷积神经网络引入了“卷积”和“池化”两个操作。*
weixin_40293999·2023-10-11 10:24

图神经网络2:CNN的卷积和池化

1.1.2卷积的运算过程：1)feature_size运算公式：2)feature_number运算公式：3)参数数量运算公式：1.1.31✖️1卷积：1.2全连接层1.3池化层：1.3.1
_xuyuanjian_·2023-10-11 10:16

神经网络中的卷积和池化的特点

神经网络中的卷积和池化的特点一般卷积层的优点：池化层的优点：1、邻域大小受限造成的估计值方差增大。2、卷积层参数误差造成估计均值的偏移。
just-solo·2023-10-11 10:14

神经网络中卷积和池化的区别

1、什么叫卷积？卷积层是用一个固定大小的矩形区去席卷原始数据，将原始数据分成一个个和卷积核大小相同的小块，然后将这些小块和卷积核相乘输出一个卷积值（注意这里是一个单独的值，不再是矩阵了）。卷积的本质就是用卷积核的参数来提取原始数据的特征，通过矩阵点乘的运算，提取出和卷积核特征一致的值，如果卷积层有多个卷积核，则神经网络会自动学习卷积核的参数值，使得每个卷积核代表一个特征。卷积首先要定义一个卷积核，
小菜鸟上学校·2023-10-11 10:40

SPPNet略读

SpatialPyramidPoolinginDeepConvolutionalNetworksforVisualRecognition作者：何恺明时间：2014论文：https://arxiv.org/pdf/1406.4729.pdf为了解决固定尺寸的问题，引入空间金字塔池化
cintinueFAn·2023-10-11 08:38

卷积神经网络的发展

卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）：前馈神经网络，它由若干卷积层和池化层组成。感受野（ReceptiveField）：卷积神经网络每一层输出
anycedo·2023-10-11 05:43

P16神经网络基本架构 nn.Module的使用

后面就是向骨架加东西：卷积层池化层。
颦蹙遥寄·2023-10-11 02:15

三角形内部线性插值方法

应用实例：高洛德着色使用3个顶点的颜色进行线性插值，结果如下图：image解决方案：显然，无论是线性插值还是双线性插值的都无法解决这个问题。而使用重心坐标则可以很好的解决这个问题。
胡萝卜啊啊啊·2023-10-10 07:30

基于YOLOv5的火灾烟雾检测系统

CSPDarknet53通过使用残差结构和跨层连接来提高网络的表达能力，并且采用了空洞空间金字塔池化（ASPP）来实现多尺度的信息提取
txz2035·2023-10-10 06:53

4.ResNet50 网络结构

ResNet原文中的表格列出了几种基本的网络结构配置，ResNet50是50-layer的一列，如下表：首先是起始阶段的输入层，即layer0层，由一个7x7，步距为2的卷积+BN+relu，加上3x3最大值池化
YANQ662·2023-10-10 04:51

均值池化与最大值池化

pooling的结果是使得特征减少，参数减少，但pooling的目的并不仅在于此。pooling目的是为了保持某种不变性（旋转、平移、伸缩等），常用的有mean-pooling，max-pooling和Stochastic-pooling三种。mean-pooling，即对邻域内特征点只求平均，max-pooling，即对邻域内特征点取最大。根据相关理论，特征提取的误差主要来自两个方面：邻域大小受
伊甸z·2023-10-10 03:21

pytorch_神经网络构建3

文章目录卷积神经网络实现卷积层,池化层池化层:数据标准化AlexNet卷积网络深层网络结构vgggoogleNet网络结构ResNet网络结构DensNet网络结构训练卷积神经网络会遇到的一些问题学习率衰减卷积神经网络前面讲述了逻辑回归分类
lidashent·2023-10-10 00:52

基础组件（线程池、内存池、异步请求池、Mysql连接池）

线程池2、异步请求池3、内存池4、mysql连接池4.1、什么是数据库连接池4.2、连接池和线程池的关系4.3、另外版本mysql连接池4.4、mysql连接重连机制4.5、连接池连接设置数量1、概述池化技术
讳疾忌医丶·2023-10-09 22:34

竞赛选题 深度学习 python opencv 火焰检测识别

文章目录0前言1基于YOLO的火焰检测与识别2课题背景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4YOLOV54.1
laafeer·2023-10-09 20:43

竞赛 深度学习 python opencv 火焰检测识别

文章目录0前言1基于YOLO的火焰检测与识别2课题背景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4YOLOV54.1
iuerfee·2023-10-09 20:42

python毕业设计 深度学习人脸年龄性别识别系统 - opencv

文章目录0前言1项目课题介绍2关键技术2.1卷积神经网络2.2卷积层2.3池化层2.4激活函数：2.5全连接层3使用tensorflow中keras模块实现卷积神经网络4Keras介绍4.1Keras深度学习模型
kooerr·2023-10-09 20:42

竞赛 深度学习 python opencv 实现人脸年龄性别识别

文章目录0前言1项目课题介绍2关键技术2.1卷积神经网络2.2卷积层2.3池化层2.4激活函数：2.5全连接层3使用tensorflow中keras模块实现卷积神经网络4Keras介绍4.1Keras深度学习模型
iuerfee·2023-10-09 20:12

【毕设选题】深度学习 python opencv 实现人脸年龄性别识别

文章目录0前言1项目课题介绍2关键技术2.1卷积神经网络2.2卷积层2.3池化层2.4激活函数：2.5全连接层3使用tensorflow中keras模块实现卷积神经网络4Keras介绍4.1Keras深度学习模型
caxiou·2023-10-09 20:12

毕设 深度学习 python opencv 火焰检测识别 火灾检测

文章目录0前言1基于YOLO的火焰检测与识别2课题背景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4YOLOV54.1
DanCheng-studio·2023-10-09 20:41

竞赛选题 深度学习 python opencv 实现人脸年龄性别识别

文章目录0前言1项目课题介绍2关键技术2.1卷积神经网络2.2卷积层2.3池化层2.4激活函数：2.5全连接层3使用tensorflow中keras模块实现卷积神经网络4Keras介绍4.1Keras深度学习模型
laafeer·2023-10-09 20:40

竞赛选题 深度学习 python opencv 火焰检测识别 火灾检测

文章目录0前言1基于YOLO的火焰检测与识别2课题背景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4YOLOV54.1
laafeer·2023-10-09 19:59

竞赛 深度学习 python opencv 动物识别与检测

文章目录0前言1深度学习实现动物识别与检测2卷积神经网络2.1卷积层2.2池化层2.3激活函数2.4全连接层2.5使用tensorflow中keras模块实现卷积神经网络3YOLOV53.1网络架构图3.2
iuerfee·2023-10-09 16:26

mysql连接池和redis连接池

池化技术池化技术能够减少资源对象的创建次数，提高程序的响应性能，特别是在高并发下这种提高更加明显。
Mr.简锋·2023-10-09 10:32

华为功率池化技术解密

导读：如何破解充电站“翻台率”难题？近两年，随着新能源汽车渗透率持续提升，消费者对公共充电站的需求也在日益增长。从消费者体验看，充电难、充电慢仍然是选择新能源汽车的最大“障碍”。从运营商角度看，充电站投入大、周期长、成本高、盈利难成为行业普遍痛点。细心的读者一定发现了，规模差不多的公共充电站，有的人满为患，有的却生意不好，利用率低。这背后有什么原因呢？不久前，华为数字能源推出系列科普视频节目《比特
AImatters·2023-10-09 08:44

Coordinate attention,SE,CBAM

1、SE因为普通卷积难以建模信道关系，SE考虑通道的相互依赖关系增强模型对信息通道的敏感性，同时全局平均池化可以帮助模型捕获全局信息。然而SE只考虑了内部通道信息而忽略了位置信息的重要性。
不会绑马尾的女孩·2023-10-09 08:41

Encoder编码器、Decoder解码器

该网络主要由卷积层，池化层和BatchNormalization层组成。卷积层负责获取图像局域特征，池化层对图像进行下采样并且将尺度不变特征传送到下一层，而BN主要对训练图像的分布归一化，加速学习。
YQ8023family·2023-10-09 08:36

卷积层与池化层输出的尺寸的计算公式详解

用文字简单表述如下卷积后尺寸计算公式：(图像尺寸-卷积核尺寸+2*填充值)/步长+1池化后尺寸计算公式：(图像尺寸-池化窗尺寸+2*填充值)/步长+1一、卷积中的相关函数的参数定义如下：in_channels
Zephyr H·2023-10-09 04:15

Few-Shot Object Detection with Attention-RPN and Multi-Relation Detector

AttentioRPN结构为什么池化尺度为1池化尺度是从实验得到的实验也同时验证了全局特征可以为目标分类提供一个好的目标先验VS.ConventionalRPNOverlap0.5：0.9130vs.0.8804ABO
凉拌东坡肉·2023-10-08 20:16

GenericObjectPool管理对象池

在测试的过程中就发现其创建selenium.WebDriver耗时特别长，于是就想着通过将其对象池化，减少不必要的对象创建/销毁，但是手写管理池比较麻烦，最终采用ApacheCommonsPool的GenericObjectPool
莫失莫忘X3·2023-10-08 15:35

细粒度特征提取和定位用于目标检测：PPCNN

就有研究者提出了独特的网络架构，PPCNN（金字塔池化卷积神经网络），以减少
学术菜鸟小晨·2023-10-08 09:52

Pytorch实现上采用upsample和下采用downsample 简单调用函数即可实现，超简单的代码块调用

3,300,300]，即3通道RGB，大小300×300，当然4通道图像也能做defupsample(image_tensor,width,height,mode):#mode可用：最近邻插值"nearest"，双线性插值
梦星辰.·2023-10-08 02:09
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