双线性池化第3页

《Learning Spatiotemporal Features with 3D Convolutional Networks》算法详解

LearningSpatiotemporalFeatureswith3DConvolutionalNetworks官方代码(caffe):http://vlg.cs.dartmouth.edu/c3d/由Facebook和Dartmouth学院提出被ICCV2015收录一、核心创新网络全部使用3D卷积和3D池化方便在不同的任务中使用

ce0b74704937·2024-01-29 21:47

机器学习周报第23周

目录摘要Abstract一、卷积神经网络1.1padding1.2卷积步长1.3单层卷积网络1.4池化层二、文献阅读：BERTmodelsforBrazilianPortuguese:pretraining

Ramos_zl·2024-01-29 16:21

Deeplab系列语义分割模型

空洞卷积三、代码实现总结一、网络模型1.deeplabv1深度卷积神经网络（DCNN）和条件随机场（CRF）相结合来解决像素级分类问题，最后一层的CRF提高模型捕捉细节和边缘分割的能力，对于大量使用最大池化和下采样导致分辨率下降的问题

CPones·2024-01-29 14:57

深入理解DeepLab系列语义分割网络

该网络是研究FCN之后发现在FCN中池化层会使得特征图的

深蓝学院·2024-01-29 14:26

【ArcGIS微课1000例】0097：栅格重采样（以数字高程模型dem为例）

Contents1.最邻近法（NearestNeighbor）2.双线性内插法（BilinearInterpolation）3.三次卷积法（CubicConvolution）4.ArcGIS重采样工具（

刘一哥GIS·2024-01-29 08:05

基于HiKariCP组件，分析连接池原理

：Connection；一、设计与原理1、基础案例HiKariCP作为SpringBoot2框架的默认连接池，号称是跑的最快的连接池，数据库连接池与之前两篇提到的线程池和对象池，从设计的原理上都是基于池化思想

知了一笑·2024-01-29 06:51

深度学习-卷积神经网络

将图片与轮廓滤波器进行卷积运算，可快速定位固定轮廓特征的位置卷积神经网络的核心计算机根据样本图片，自动寻找合适的轮廓过滤器，对新图片进行轮廓匹配自动求解W，寻找合适的过滤器一个过滤器不够，需要寻找很多过滤器池化层实现维度缩减池化

小旺不正经·2024-01-29 03:54

深度学习-卷积神经网络的结构&经典网络介绍

卷积神经网络的结构总体结构通产情况下，卷积神经网络由若干个卷积层、激活层、池化层、以及全连接层构成。卷积层卷积层是卷积神经网络的核心所在，通过卷积运算可以达到提取特征和降维处理两个重要的目的。

AI_王布斯·2024-01-29 03:54

3-客户端API的注意事项

publisherconfirm的错乱;因此应该每个线程独享自己的channel,在调用Channel#basicPublish的代码中显式的使用synchronized(至少应该注意不要共享channel).可以使用池化技术

lj72808up·2024-01-29 02:31

vit细粒度图像分类（四）BT-Net学习笔记

1.摘要为了改进在细粒度图像分类过程中类别差异难以提取的问题，本文提出了一种基于Transformer双线性网络的细粒度网络分类优化方法(BT-Net)。

无妄无望·2024-01-28 22:06

双线性插值(Bilinear Interpol)原理及应用

在很多神经网络上采样过程中会用到双线性插值，其为基础的图像resize操作。以前一直没时间仔细研究，今天探究并记录一下原理和自己的理解。

interesting233333·2024-01-28 22:22

【深度学习基础】什么是卷积？为什么要用卷积？

（一）卷积的原理：1.卷积核：2.卷积层参数：2.1卷积核数：2.2卷积核的大小：2.3步长：2.4填充：3.池化层：3.1最大池化层（maxpooling）：3.2均值池化层（averagepooling

BIT可达鸭·2024-01-28 19:18

cnn卷积神经网络（计算过程详析）

6790245.html一般的神经网络结构如下CNN卷积神经网络可以被分为许多层，其层级结构一般为•数据输入层/Inputlayer•卷积计算层/CONVlayer•ReLU激励层/ReLUlayer•池化层

wanghua609·2024-01-28 14:12

Linux多线程——线程池

本章Gitee仓库：线程池、单例模式文章目录1.池化技术简述2.线程池3.单例模式3.1单例模式特点3.2饿汉方式和懒汉方式3.3单例模式线程安全1.池化技术简述C++中的STL，当空间不够时，会自动扩容

请揣满RMB·2024-01-28 14:25

HCS 华为云Stack产品组件

HCS华为云Stack产品组件CloudProvisioningService(CPS)负责laas的云平台层的部署和升级是laas层中真正面向硬件设备，并将其池化软件化的部件。

大沙头三马路·2024-01-28 13:18

AlexNet，ZFNet详解

然后中间进行组合最后进行融合成全连接成1000个置信度1得到一张3x224x224的图像，然后进行11x11的卷积，卷积两次，分别分配到不同的GPU上分别得到，两个48x55x55的featuremap，然后进行最大池化操作从

圆圆栗子君·2024-01-28 04:46

池化理解，还有卷积神经网络中最后一层为全连接层的原因

下述只是个人笔记，仅供参考1池化1.1池化讲解一般来说，在池化操作中，步长（stride）通常被设置成等于池化窗口的大小。

圆圆栗子君·2024-01-28 04:14

小土堆pytorch学习笔记004

目录1、神经网络的基本骨架-nn.Module的使用2、卷积操作实例3、神经网络-卷积层4、神经网络-最大池化的使用（1）最大池化画图理解：（2）代码实现：5、神经网络-非线性激活（1）代码实现（调用sigmoid

柠檬不萌只是酸i·2024-01-28 00:52

【C++项目】高并发内存池

项目设计：高并发内存池项目介绍什么是内存池1.池化技术2.内存池内存池主要解决的问题3.malloc定长内存池高并发内存池的整体框架ThreadCache自由链表的哈希桶跟对象大小的映射关系thread

flyyyya·2024-01-27 21:24

线程池使用学习总结

线程池（ThreadPool）是一种基于池化思想管理和使用线程的机制。

star_falling·2024-01-27 16:35

YOLOv7独家原创改进：SPPF原创自研创新 | SPPF创新结构，重新设计全局平均池化层和全局最大池化层，增强全局视角信息和不同尺度大小的特征

本文原创自研创新改进：SPPF_improve利用全局平均池化层和全局最大池化层，加入一些全局背景信息和边缘信息，从而获取全局视角信息并减轻不同尺度大小所带来的影响强烈推荐，适合直接使用，paper创新级别在多个数据集验证涨点

AI小怪兽·2024-01-27 15:51

互联网加竞赛基于深度学习的中文情感分类 - 卷积神经网络情感分类情感分析情感识别评论情感分类

文章目录1前言2情感文本分类2.1参考论文2.2输入层2.3第一层卷积层：2.4池化层：2.5全连接+softmax层：2.6训练方案3实现3.1sentence部分3.2filters部分3.3featuremaps

Mr.D学长·2024-01-27 09:25

Linux中的LVM理论

LogicalVolumeManager逻辑卷管理无需在停机的情况下，动态调整分区的大小PV里面的存在很多小方块PE（物理扩展），一个PV继承了pp的100G，只不过被分开分配了划分小的PE再存放在VG里面，在VG层做资源池化做卷组的目的是从卷组分的需求是已经用了

小王丨小王·2024-01-27 01:42

包装类--（2）

/**1.判断基本类型是否相同*2.判断两个对象是否是同一个对象/两个引用的地址*Integer-类*池化技术*内存池*线程池*连接池*1.包装类的常量池=Integer*在类加载时创建-128~127

LLLLL慧·2024-01-26 22:05

(SPP-Net)CNN处理图片时resize图片尺寸的问题小结

目前已知SPP和RoIpoolingCNN中卷积层Conv_Layer对图片size并没有限制,而全连接层FC_Layer则相反.SPP-Net(空间金字塔池化网络)背景SPP-Net是出自2015年发表在

kgbkqLjm·2024-01-26 17:57

接口性能优化常见12式

目录1.批处理2.异步处理3.空间换时间4.预处理5.池化思想6.串行改并行7.索引8.避免大事务9.优化程序结构10.深分页问题11.SQL优化12.锁粒度避免过粗1.批处理批量思想：批量操作数据库，

book多得·2024-01-26 14:07

python实现线程池_用Python实现一个简单的线程池

如何利用已有对象来服务就是一个需要解决的关键问题，其实这就是一些"池化资源"技术产生的原因。我理解为

weixin_39960319·2024-01-26 10:59

【GAMES101】Lecture 09 纹理贴图点查询与范围查询 Mipmap

目录纹理贴图纹理放大-双线性插值点采样纹理所带来的问题Mipmap各向异性过滤纹理贴图我们在之前的着色里面说过如何给物体上纹理，就是对于已经光栅化的屏幕点，就是每个像素的中心，去寻找对应纹理的映射位置的纹理颜色

·叶茂林··2024-01-26 00:47

多线程基础知识总结三

将线程池化，需要运行任务时就从里面拿出来一个，不需要了就放回去，不需要每次都new出来线程复用，节约资源，在操作系统中，每个进程能开启的线程数是有限的。

闫回·2024-01-25 18:02

【学习】双线性插值

双线性插值公式对于一个目的像素，设置坐标通过反向变换得到的浮点坐标为(i+u,j+v)(其中i、j均为浮点坐标的整数部分，u、v为浮点坐标的小数部分，是取值[0,1)区间的浮点数)，则这个像素得值f(i

超好的小白·2024-01-25 14:45

吴恩达深度学习笔记(82)-深度卷积神经网络的发展史

上周我们讲了基本构建，比如卷积层、池化层以及全连接层这些组件。事实上，过去几年计算机视觉研究中的大量研究都集中在如何把这些基本构件组合起来，形成有效的卷积神经网络。

极客Array·2024-01-25 12:33

Games101：作业3（管线分析、深度插值、libpng warning、双线性插值等）

目录0.作业介绍：1.0.0管线分析：1.1.0main函数1.2.0draw函数1.3.0rasterizer_triangle函数1.3.1重心坐标computeBarycentric2D1.3.2深度插值2.0.0着色模型介绍2.1normal着色模型2.2phong模型2.3texture模型2.3.1Segmentationfault2.3.2libpngwarning:iCCP:kno

Q_pril·2024-01-25 10:35

OpenGL：关于纹理映射时任意四边形中的插值问题(二)

OpenGL：关于纹理映射时任意四边形中的插值问题-CSDN博客上次是使用逆双线性插值的方法解决四边形纹理映射时产生的折痕问题。其实也有点问题，就是双线性插值会使得纹理产生一点扭曲。不是投影的效果。

六月的翅膀·2024-01-25 08:53

[pytorch入门] 6. 神经网络

基本介绍torch.nn：Containers：基本骨架ConvolutionLayers：卷积层Poolinglayers：池化层Non-linearActivations(weightedsum,nonlinearity

晴空对晚照·2024-01-25 07:26

pytorch学习3——卷积神经网络

，前面是权重参数，后面的1000是偏执参数数量2.池化层基础问题解析：选项1：错误，池化层有参与模型的正向计算，同样也会参与反向传播选项2：正确，池化层直接对窗口内的元素求最大值或平均值，并没有模型参数参与计算循环神经网络描述解析

柠檬酸的很·2024-01-25 04:16

java多线程 - 线程池实现原理及美团业务实践

1.1线程池是什么线程池（ThreadPool）是一种基于池化思想管理线程的工具，经常出现在多线程服务器中，如MySQL。

Java学习训练营·2024-01-24 11:26

用深度学习模型提取特征

深度学习模型很抽象——几十层的卷积、池化、信息被分散在网络参数之中。提取自然语言的特征时，常常提取词向量层的输出作为特

xieyan0811·2024-01-24 09:05

池化的几种方法学习笔记 (附代码)

池化（Pooling）是深度学习中常用的一种操作，它用于减小特征图的尺寸并提取对输入特征具有鲁棒性的相关信息。

无妄无望·2024-01-23 22:36

浅析CXL P2P DMA加速数据传输的拥堵问题

在CXL框架下，通过CXL技术，数据中心可以将DRAM作为一种可灵活分配和共享的资源，不再局限于单个物理服务器内部，而是可以在机架层面乃至整个数据中心范围内实现高效的内存池化管理。

古猫先生·2024-01-23 22:33

卷积神经网络（CNN）

检索比如说淘宝里面识别一张图片得到类似商品超分辨率重构医学任务等无人驾驶人脸识别传统神经网络与卷积神经网络的区别卷积神经网络拿到一张图像直接进行处理，不需要将图像中的点拉成一维向量；整体架构卷积层：提取特征池化层

Array902·2024-01-23 21:45

Haar小波下采样模块

Asimplebuteffectivedownsamplingmoduleforsemanticsegmentation-ScienceDirect原文代码：HWD/HWD.pyatmain·apple1986/HWD(github.com)介绍深度卷积神经网络（DCNN）通常采用标准的下采样操作，例如最大池化

夏天是冰红茶·2024-01-23 12:04

pytorch学习笔记（八）

Sequential看看搭建了这个能不能更容易管理，CIFAR-10数据集进行看一下网络模型CIFAR-10模型123456789输入进过一次卷积，然后经过一次最大池化，尺寸变成16*16了，在经过一次卷积尺寸没变

満湫·2024-01-23 10:14

目标检测 Faster-RCNN

文章目录标题目标检测算法：Faster-RCNNR-CNNRegionProposals候选区域RCNN结构原理RCNN存在的问题用SPP-Net改进（spatialpyramidpoolinglayer空间金字塔池化

石中璇·2024-01-23 07:32

头疼！卷积神经网络是什么？CNN结构、训练与优化一文全解

本文全面探讨了卷积神经网络CNN，深入分析了背景和重要性、定义与层次介绍、训练与优化，详细分析了其卷积层、激活函数、池化层、归一化层，最后列出其训练与优化的多项关键技术：训练集准备与增强、损失函数、优化器

AI小白龙*·2024-01-23 04:48

飞桨入门学习

文章目录需要引用的库灰度图屏幕分辨率图像分辨率参数1：图片的文件名参数2：读入方式，省略即采用默认值1.通道交换2.灰度化(Grayscale)二值化4.大津二值化算法（Otsu'sMethod）5.HSV变换6.减色处理7.平均池化

speoki·2024-01-23 04:08

Python OpenCV 图像的双线性插值算法，全网最细致的算法说明

该系列文章导航参考：https://blog.csdn.net/hihell/category_10688961.html基础知识铺垫本篇博客实现双线性插值算法的编写，顺便修改一下上篇博客最近邻插值算法最后实现与

梦想橡皮擦·2024-01-22 23:23

数字信号处理实验：IIR数字滤波器设计及软件实现

目录一、实验目的二、实验原理三、实验设备四、实验内容及步骤五、实验结果及分析六、实验主程序框图及程序清单七、实验总结一、实验目的熟悉用双线性变换法设计IIR数字滤波器的原理与方法；学会调用MATLAB信号处理工具箱中滤波器设计函数

长安er·2024-01-22 20:21

深入浅出java线程池

线程池的概念线程池（ThreadPool）是一种基于池化思想管理线程的工具，经常出现在多线程服务器中，如MySQL，ElasticSearch等等线程池解决的核心问题就是资源管理问题。

1c44236f35f7·2024-01-22 16:13

深度学习入门——卷积神经网络CNN基本原理+实战

特征提取部分网络将执行一系列卷积和池化操作。分类部分使用全连接层作为一个分类器，使用特征提取部分提取的特征为图像上

AI小白龙*·2024-01-21 07:18

SpringBoot整合Netty+Websocket实现消息推送

它通过零拷贝技术、内存池化技术等手段，进一步提高了IO性能，降低了资源消耗。易用性：Netty提供了丰富的API和功能，如对TCP、UDP和文件传输的支持，以及对SSL/TLS、压缩、

爱生活，更爱技术·2024-01-20 16:49

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