双线性池化

PC-DARTS论文概要

优点：显著减小计算和存储花费，增大批次大小，减少选择操作时的偏差，增强模型稳定性，正则化低参操作（跳跃连接，池化）和高参操作（各式卷积），避免陷入局部最优。
莫问余年·2023-09-27 05:11

经典网络解析（三）GoogleNet | Inception块，1*1卷积核，辅助分类器 整体结构代码

文章目录1.串联结构VGG存在的问题2.GoogleNet结构解析2.1Inception块2.2最后采用平均池化操作2.3辅助分类器3.代码实现3.1实现Inception块3.2各个块依次实现4**
Qodi·2023-09-27 04:18

JDK21新特性 虚拟线程

因此，虚拟线程不该被池化，而是来
01空间·2023-09-26 23:21

论文笔记：ViTGAN: Training GANs with Vision Transformers

20211intro论文研究的问题是：ViT是否可以在不使用卷积或池化的情况下完成图像生成任务即不用CNN，而使用ViT来完成图像生成任务将ViT架构集成到GAN中，发现现有的GAN正则化方法与self-attention
UQI-LIUWJ·2023-09-26 20:16

深度学习基础概念理解

如果说卷积层、池化层和激活函数层等操作是将原始数据映射到隐层特征空间的话，全连接层则起到将学到的“分布式特征表示”映射到样本标记空间的作用。
盛世芳华·2023-09-26 14:39

GoogLeNet网络

目录1.创新点1.1引入Inception结构1.21×1卷积降维1.3两个辅助分类器1.4丢弃全连接层，使用平均池化层2.网络结构3.知识点3.1torch.cat3.2关于self.training3.3
MyDreamingCode·2023-09-26 14:35

从容器化到资源池化，数栈云原生技术实践探索之路

你可以看到▫Kubernetes如何解决Hadoop痛点▫数栈在FlinkonK8S的实践▫容器化之后的未来设想：资源池化作者/雅泽、狗焕编辑/向山引言在过去的很长一段时间，大
袋鼠云数栈·2023-09-26 12:20

DUC（dense upsampling convolution）模块的实现（Pytorch）

提出的背景是：在decoder阶段，一般采用双线性插值和转置卷积
饭饭饭饭饭炒蛋·2023-09-26 08:13

深度学习—卷积神经网络简单理论及实践

卷积神经网络CNN，在原来多层神经网络的基础上，加入了更加有效的特征学习部分，具体操作就是在原来的全连接层前面加入了卷积层和池化层。卷积神经网络的出现，使得神经网络层数得以加深，“深度”学习由此而来。
北边一颗小星星·2023-09-26 05:52

Python深度学习入门 - - 卷积神经网络学习笔记

文章目录一、卷积神经网络简介二、卷积神经网络的数学原理1、卷积层2、池化层3、感受野三、Python实战卷积神经网络1、LetNet-5网络2、Resnet残差网络3、VGGNet迁移学习总结一、卷积神经网络简介卷积神经网络
szu_ljm·2023-09-25 20:26

【图像缩放算法】双立方（三次）插值

常见的插值有：最邻近插值双线性插值双立方（三次）插值在这三种算法中，双立方（三次）插值最为复杂，效果也最好。在之前的文章中，我们介绍过最邻近插值和双向性插值。
雨幻逐光·2023-09-25 17:59

【动手学深度学习-Pytorch版】注意力汇聚：Nadaraya-Watson 核回归

注意力机制中的查询、键、值在注意力机制的框架中包含了键、值与查询三个主要的部分，其中键与查询构成了注意力汇聚（有的也叫作注意力池化）。
い☞殘風☜、™·2023-09-25 05:48

图像增强（image enhancement）Aesthetic-Driven Image Enhancement by Adversarial Learning

ThearchitectureofourproposedEnhanceGANframework生成网络是标准的ResNet-101，去掉了最后的池化层和全连接层，最后的输出为2048个futuremap
牛肉塔克·2023-09-24 18:03

利用python的opencv框架实现图像插值算法

插值算法图像常用的插值算法有两种，一种是最近邻插值算法，另外一种是双线性插值算法。最近邻插值算法，顾名思义最近邻插值，是指将目标图像中的点，对应到源图像中后，找到最相邻的整数点，作为插值后的输出。
很随便的wei·2023-09-24 16:50

Java并发编程——线程池

一、池化技术程序运行的本质是占用系统资源，而池化技术可以优化资源的使用。
Alchemy_Ding·2023-09-24 10:33

Java并发编程 —— 线程池

线程池：  定义：使用池化技术来管理和使用线程的技术，就叫做线程池线程池的创建方式包含7种创建方式一：创建固定个数的
MercuryG·2023-09-24 10:32

YOLOv5、YOLOv8改进：空间金字塔池化 SPPF改为 SimSPPF / ASPP / RFB / SPPCSPC / SPPFCSPC

目录1.SPP2.sppfyolov5作者基于spp提出3.YOLOv5/YOLOv8改进之结合ASPP3.1空洞卷积（AtrousConvolution）3.2空洞空间卷积池化金字塔2.配置yolo.py
陈子迩·2023-09-24 01:25

从VGG看CNN

从VGG看CNN文章目录从VGG看CNNVGG的成功之处VGG的结构特点VGG-11代码VGG的成功之处VGG与AlexNet相比，VGG采用小的卷积核和池化层，层数更深，通道数更多，其中每个通道代表着一个
Gowi_fly·2023-09-24 00:15

SpringBoot使用线程池

使用线程池，有几点好处：降低资源消耗：通过池化技术重复利用已创建的线程，降低线
轻轻敲醒沉睡的心灵·2023-09-23 17:37

使用 PyTorch 的计算机视觉简介 （4/6）

多层卷积层允许我们从图像中提取某些图像模式，池化层，以及在CIFAR-10上的表现。二、多层CNN在上一个单元中，我们学习了可以从图像中提取模式的卷积滤波器。
无水先生·2023-09-23 16:37

线程池异常日志处理

线程池是作为池化技术的一种常见应用，今天来聊一聊线程池的异常日志处理策略！
暴走的耗子·2023-09-23 14:12

AlexNet——ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks

1.摘要本文的模型采用了5层的卷积，一些层后面还紧跟着最大池化层，和3层的全连接，最后是一个1000维的softmax来进行分类。为了减少过拟合，在全连接层采取了dropout，实验结果证明非常有效。
seniusen·2023-09-23 13:28

卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）

文章目录前言一、什么是卷积神经网络二、输入层三、卷积层四、池化层五、全连接层六、输出层七、回顾整个过程总结前言本文总结了关于卷积神经网络（CNN）的一些基础的概念，并且对于其中的细节进行了详细的原理讲解
701044·2023-09-23 05:35

【深度学习】LeNet网络架构

LeNet模型包含了多个卷积层和池化层，以及最后的全连接层用于分类。其中，每个卷积层都包含了一个卷积操作和一个非线性激活函数，用于提取输入图像的特征。池化层则用于缩小特征图
高 朗·2023-09-23 03:09

PyTorch实战：卷积神经网络详解+Python实现卷积神经网络Cifar10彩色图片分类

卷积神经网络概述二、卷积神经网络特点卷积运算单通道，二维卷积运算示例单通道，二维，带偏置的卷积示例带填充的单通道，二维卷积运算示例Valid卷积Same卷积多通道卷积计算1.局部感知域2.参数共享3.池化层
fanstuck·2023-09-23 03:29

现代卷积网络实战系列3：PyTorch从零构建AlexNet训练MNIST数据集

1、AlexNetAlexNet提出了一下5点改进：使用了Dropout，防止过拟合使用Relu作为激活函数，极大提高了特征提取效果使用MaxPooling池化进行特征降维，极大提高了特征提取效果首次使用
机器学习杨卓越·2023-09-22 21:17

【数字图像处理】图像的几何变换

文章目录图像几何变换的一般思路图像平移图像镜像图像转置图像缩放图像旋转插值算法最近邻插值双线性插值高阶插值包含相同内容的两幅图像可能由于成像角度，透视关系乃至镜头自身原因所造成的几何失真而呈现截然不同的外观
小地瓜重新去华容道工作·2023-09-22 20:23

VGG图像分类卷积神经网络

卷积神经网络左边为原图，右边为特征提取后得到的featuremap通过不同算法得到的featuremap池化：（图像中相邻元素有近似的值，因此通常卷积层相邻的输出像素也是相似的值，这意味着卷积层包含的大多信息都是冗余的
然后，·2023-09-22 15:03

基于tensorflow的MNIST手写字识别（一）--白话卷积神经网络模型

一、卷积神经网络模型知识要点卷积卷积1、卷积2、池化3、全连接4、梯度下降法5、softmax本次就是用最简单的方法给大家讲解这些概念，因为具体的各种论文网上都有，连推导都有，所以本文主要就是给大家做个铺垫
GarfieldEr007·2023-09-22 15:30

Pytorch入门练习2-kaggle手写字识别神经网络(CNN)实现

目录数据预处理自定义数据集构建网络结构对卷积神经网络进行训练和评估对数据进行预测保存预测数据，提交代码SNN由于无法考虑到图片数据的维度关系，在预测精度上会被限制，本章我们采用CNN卷积神经网络来实现手写字识别，引入卷积层和池化层
Liang.ZL·2023-09-22 11:55

MQ - 17 集群篇_（性能）分布式存储系统的编程技巧

文章目录导图PrePageCache调优和DirectIO白话概念核心逻辑失效场景优化方案FileChannel和mmapFileChannelmmap预分配文件、预初始化、池化直接内存（堆外）和堆内内存同步刷盘新的存储
小小工匠·2023-09-22 01:01

深度学习修炼（三）卷积操作 | 边界填充、跨步、多输入输出通道、汇聚池化

文章目录1.卷积基本操作2现代卷积进阶武器操作2.1边界填充2.2跨步步幅2.3多输入输出通道2.4汇聚池化3.卷积层设计之前我们讲了线性分类器深度学习修炼（一）线性分类器|权值理解、支撑向量机损失、梯度下降算法通俗理解
Qodi·2023-09-22 00:13

读书笔记：netty技术简介-异步事件驱动

阻塞和非阻塞的简单而强大的线程模型真正的无连接数据报套接字支持链接逻辑组件以支持复用易于使用详实的Javadoc和大量实例集不需要超过JDK1.6+的支持性能拥有比Java核心API更高的吞吐量以及更低的延迟得益于池化和复用
夜玉龙·2023-09-21 23:17

计算机竞赛 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
Mr.D学长·2023-09-21 20:51

计算机竞赛 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
Mr.D学长·2023-09-21 20:51

python毕业设计 深度学习昆虫识别系统 -图像识别 opencv

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
kooerr·2023-09-21 20:20

大数据毕设项目 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
caxiou·2023-09-21 20:50

【毕设选题】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
caxiou·2023-09-21 20:50

【毕业设计】深度学习昆虫识别系统 - 图像识别 opencv python

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
caxiou·2023-09-21 20:19

计算机竞赛 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
Mr.D学长·2023-09-21 20:46

Java并发编程第6讲——线程池（万字详解）

一、什么是线程池定义：线程池是一种用于管理和重用线程的技术（池化技术），它主要用于提高多线程应用程序的性能和效率。ps：线程池、连接池、内存池和对象池等都是编程领域中典型的池化技术。
橡 皮 人·2023-09-21 13:17

深度学习——卷积神经网络

4Padding5卷积步长(StridedConvolutions)6三维卷积(ConvolutionsOverVolumes)7单层卷积网络(OneLayerofaConvolutionalNetwork)8池化层
Luo_LA·2023-09-21 11:20

PyTorch深度学习（五）【卷积神经网络】

做这个卷积：网络：最大池化层（MaxPooling）：通道数不变，图像大小缩成原来的一半，没有权重。
每天都是被迫学习·2023-09-21 07:44

高并发分布式架构演进之路

这套体系涉及的技术点非常多，不限于熔断、流控、异步、池化、背压、负载均衡、主从分离、读写分离、缓存雪崩
方璧·2023-09-21 05:21

PyTorch学习笔记（五） ---------最大池化和非线性激活

一、最大池化类似于卷积操作，这里最大池化的过程与卷积有部分相似之处，不多赘述最大池化是为了保留数据特征，减少数据量classModule(nn.Module):def__init__(self):super
清忖灬·2023-09-21 01:57

pytorch的卷积层池化层和非线性变化 和机器学习线性回归

卷积层：两个输出的情况就会有两个通道可以改变通道数的最简单的神经网络结构：nn.Mudule就是继承父类super执行的是先执行父类函数里面的forward执行的就是前向网络，就是往前推进的，当然也有反向转播，那就是用来就gradientdicent了，求导计算了。卷积后的结果展示：这里有个小细节224*244输出224*224肯定是加了padding的，如何算出这个padding官网给了公式这个
ElE rookie·2023-09-21 01:56

实现高并发内存池（C++）

什么是内存池池化技术所谓“池化技术”，就是程序先向系统申请过量的资源，然后自己管理以备不时之需。
肆壹柒Z·2023-09-20 19:27

邀请函 | 什么是全协议存算一体化解决方案？

近日，趋动科技与XSKY星辰天合联合推出了针对教育行业的全协议存算一体化解决方案，实现了最小规模（3节点）的人工智能算力和存力资源池化的基础设施平台建设，帮助客户共享数据中心内所有服务器商的GPU算力以及存力
XSKY星辰天合·2023-09-20 15:05

卷积神经网络的发展过程

ResidualblockResidualNetworksInceptionNetworkInception-V1Inception-V2Inception-V3Inception-V4参考资料ClassicNetworks都是一些比较基础的卷积神经网络，基本模块为卷积层-池化层
YonminMa·2023-09-20 10:15

计算机视觉与深度学习-图像分割-视觉识别任务01-语义分割-【北邮鲁鹏】

目录视觉识别任务语义分割语义分割定义语义分割思路：滑动窗口滑动窗口缺点语义分割思路（全卷积）全卷积优点全卷积缺点先下采样再上采样下采样算法上采样算法unpooling（反池化）nearestneighborbedofnailsunpooling
古董a·2023-09-20 05:15
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