双线性池化

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

ASP.NET Core 对象池化技术

写在前面Microsoft.Extensions.ObjectPool是ASP.NETCore基础结构的一部分，当对象的初始化成本较高，并且可能被频繁使用时，才适合采用对象池技术；被ObjectPool管理的对象不会进入垃圾回收，使用时通过由实例对象实现的Get()方法，从对象池中借出对象，用完之后调用Return(Tobj)方法，将对象还回去。也可以在Return(Tobj)方法中设置判断条件，
rjcql·2024-01-20 13:29

Java-线程池-实现原理-实践-美团技术团队

一、写在前面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。
无心六神通·2024-01-20 08:51

Pytorch 与 Tensorflow对比学习 第3周：进阶主题 Day 15-16: 卷积神经网络（CNN）

第3周：进阶主题Day15-16:卷积神经网络（CNN）在这两天中，我专注于学习卷积神经网络（CNN）的基础知识，包括卷积层和池化层的工作原理以及它们在图像处理中的应用。
M.D·2024-01-20 06:56

卷积神经网络入门

二、池化是什么？
朱笨笨·2024-01-20 05:47

高并发内存池

2.内存池2.1什么是池化技术？池化技术指的是，程序先向系统申请一定数量的资源，然后自己管理这些资源的分配和清理。因为，我们每次在向系统申请资源时都有较大的开销，并且可能会造成内存碎片的问题。
CHAK&MING·2024-01-20 02:49

智慧校园大数据云平台介绍

池化让存储资源得到更
shawn_song1212·2024-01-19 16:50

多模型图像特征可视化

此外，卷积可视化还可以帮助研究者更好地理解卷积神经网络中的高级概念，如池化、批量归一化等，从而更
伪_装·2024-01-19 11:31

智算中心基石-AI算力池化

以智算中心为代表的算力基础设施能够有效促进AI产业化和产业AI化，是支撑数字经济发展的重要基础底座。为了让AI真正地赋能到千行百业，并推动产业数字化转型发展，智算中心要具备对外提供高性价比、普惠、安全算力资源的能力，使AI算力像水、电一样成为城市的公共基础资源，供政府、企业、公众随取随用。算力基建化供给成为支撑产业转型升级以及创新发展的刚性需求和必然选择。一、定义智算中心是基于最新人工智能理论，采
virtaitech·2024-01-19 08:42

GPU池化技术在油气勘探开发中的应用

01背景介绍国内某研究院为实现石油勘探开发专业软件资源的统一管理、统一监控、统一共享和统一计量，自主研发了勘探云管理平台(EPCP)和科研工作业务协同平台。该研究院通过两个平台实现了数十种专业勘探开发软件的共享，种类包括地震资料处理和解释，地质建模，油藏数模，动态分析，采油工程，钻录测试等。随着科研装备建设项目的完成，新的科研装备正式投产使用，为满足科研人员对地质建模和油藏数值模拟大网格数项目作业
virtaitech·2024-01-19 08:11

机器学习之卷积神经网络

卷积神经网络的结构包括：输入层、卷积层、池化层、全
WEL测试·2024-01-18 23:18

算法--插值法

常见的插值法有线性插值、最近邻插值、双线性插值和双三次插值。
道亦无名·2024-01-18 17:04

FCN全卷积网络Fully Convolutional Networks

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。在实际使用中，全连接层和卷积层可实现相互转换。参数冗余。
踩坑第某人·2024-01-18 10:24

卷积神经网络

目录卷积的作用整体网络架构几种经典的网络架构感受野卷积的作用卷积网络与传统网络整体架构：卷积（特征提取）图像颜色通道堆积的卷积层卷积层涉及到的参数步长边界填充卷积结果的计算卷积参数共享池化层整体网络架构几种经典的网络架构
卿云阁·2024-01-18 05:07

Netty源码研究笔记（1）——开篇

里面有着非常多值得学的东西：I/O模型内存管理各种网络协议的实现：http、redis、websocket等等各种各样有趣的技巧的实现：异步、时间轮、池化、内存泄露探测等等。
倾听铃的声·2024-01-17 11:49

java线程池的实现原理与应用

线程池是一种基于池化思想管理的线程工具；1.2、为什么要使用线程池？
匠道·2024-01-17 11:23

【转载】workflow 源码解析 : 深入分析 workflow 线程池

它是池化技术中的一种。池化技术的初衷就是将一些资源进行重复利用，以避免重复的构建来提高执行效率。类似的还有数据库连接池，字符串常量池，httpClient连接池。
敬先生·2024-01-17 08:53

22/76-池化

池化（最大池化层：选每个kernel中最大的数）填充、步幅、多个通道：池化层与卷积层类似，都具有填充和步幅。没有可学习的参数。在每个输入通道应用池化层以获得相应的输出通道。输出通道数=输入通道数。
CeciliaJingle·2024-01-17 07:43

第21章 从讲函数偏到了讲二次型，离大谱，又到了纯量积

讲第一个点，多重线性映射，为之后的双线性映射和二次型正定矩阵打一下基础。这里用到的是列空间L1，L2。。
挥刀杀G·2024-01-17 06:02

java 线程池的api_Java多线程-线程池的使用

目录线程池的优点线程频繁的创建=>销毁=>创建对系统对开销很大，使用线程池可以避免重复的开销方便复用，提高相应速度线程的创建于执行完全分开，方便维护，降低耦合线程池的实现原理池化技术一说到线程池自然就会想到池化技术
weixin_39696197·2024-01-17 05:12

使用 Python 实现的卷积神经网络初学者指南

点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达目录卷积神经网络简介其组成部分输入层卷积层池化层全连接层CNN在数据集上的实际实现CNN简介卷积神经网络是一种专为处理图像和视频而设计的深度学习算法
小白学视觉·2024-01-17 03:46

pytorch集智-5手写数字识别器-卷积神经网络

一般机器学习需要特征工程，cnn可以自动识别，极大代替或取代了特征工程和多层感知机原理不同点：层包含卷积层，池化层。但也是一种前馈神经网络输入与输出：输入可为图像，输出为目标分类个数（比
peter6768·2024-01-16 07:15

以YOLOv8为例详解YOLO系列

1.1v2提供了合并批量正则化；固定盒子；维度簇；1.2v3使用更快速的主干网络，多重anchor和大椎池化层1.3v4引入Mosaic数据增强方法；一种无anchor的检测头；以及一种新的
AIzealot无·2024-01-16 02:01

LeNet-5（用于手写体字符识别）

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分类作为输出层每层有多个FeatureMap（每个FeatureMap有多个神经元）FeatureMap通过一种卷积滤波器提取输入的一种特征各层参数详解
okimaru·2024-01-15 10:27

图像分类任务中 CNN 相比于前馈神经网络的优势

在图像分类任务中，卷积神经网络（CNN）相比于前馈神经网络（FeedforwardNeuralNetwork）具有以下优势：局部感知能力：CNN通过使用卷积层和池化层来捕捉图像中的局部特征。
爱打网球的小哥哥一枚吖·2024-01-14 23:59

深入理解 Spark（四）Spark 内存管理模型

Executor内存划分堆内内存和堆外内存大数据领域两个比较常见的内存优化方案：引入堆外内存内存池化管理作为一个JVM
我很ruo·2024-01-14 21:16

【CV论文精读】Cornernet Detecting objects as paired keypoints

除了我们的新公式，我们引入了cornerpooling，一种新型的池化层
量子-Alex·2024-01-14 19:24

面试官：什么是对象池？有什么用？别说你还不会2021-10-13

对象池顾名思义就是存放对象的池，与我们常听到的线程池、数据库连接池、http连接池等一样，都是典型的池化设计思想。
程序员丶酔清风·2024-01-14 17:44

神经网络卷积反卷积及池化计算公式、特征图通道数（维度）变化实例

卷积神经网络，要特别注意输入图像的尺寸，如果想套用某个网络结构，需要先通过网络结构计算出输入图像尺寸，将自己的图像调整为所需要的尺寸；也可以根据自己的图像尺寸适当调整网络结构。以下是具体操作方法。目录一，要想计算图像尺寸，先要了解基础卷积等计算公式二，了解神经网络的网络结构三，举例分析一下代码的输出尺寸四，获取每一层的输出张量一，要想计算图像尺寸，先要了解基础卷积等计算公式1.计算公式设：图像宽为
滑稽的猴子·2024-01-14 10:36

神经网络的三个特征，和卷积和最大池化有什么联系

神经网络的三个特征是层次结构、权重共享和非线性激活函数。层次结构：神经网络由多个层组成，包括输入层、隐藏层和输出层。这种层次结构使得神经网络能够逐层提取数据的特征，并且通过调整每一层的权重来学习数据的表征。权重共享：在卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）中，权重共享是指对于图像中的每个位置都使用相同的权重。这样可以减少模型参数的数量，同时也能够提取出图像的局
爱打网球的小哥哥一枚吖·2024-01-14 09:34

神经网络——卷积层和池化层

目录卷积层池化层代码实践学习之前我们先要了解卷积和池化间的联系——首先卷积用来提取图像特征，但是提取后图片的数据量依旧很大，所以需要通过池化来降低特征，池化没有可学习的参数，它仅仅是对输入的聚合操作。
睡不醒的毛毛虫·2024-01-14 02:10

池化、线性、激活函数层

一、池化层池化运算是深度学习中常用的一种操作，它可以对输入的特征图进行降采样，从而减少特征图的尺寸和参数数量。
-恰饭第一名-·2024-01-13 23:46

深度学习学习笔记+知识点总结(4万字)

池化（Pooling）池化层怎么接收后面传过来的损失？平均池化（averagepooling
搬砖成就梦想·2024-01-13 16:45
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