双线性池化第5页

CNN和RNN的区别是什么？

CNN通常还包括池化层（用于降低特征维度和增加网络深度）和全连接层。RNN:RNN专门用

CA&AI-drugdesign·2024-01-10 11:08

卷积神经网络全过程

卷积神经网络一般包含：卷积神经网络一般包含：卷积层单层卷积网络池化层全连接层卷积层计算机视觉中为什么要使用卷积操作：假设我们输入的图像大小为64*64的RGB小图片，数据量就是64*64*3，计算得到数据量大小为

meteor,across T sky·2024-01-10 04:31

图像分类保姆级教程-深度学习入门教程（附代码）

CNN具有多层卷积和池化层，能够自动发现图像中的特征。通过训练大量带有标签的图像数据，CNN能够学习到不同类别的特征表示，并将输入的图像映射到相应的类别。

从懒虫到爬虫·2024-01-09 16:39

五、卷积神经网络

穆_清·2024-01-09 12:29

传统图像处理学习笔记更新中

线性插值双线性插值仿射变换透视变换常见的边缘检测算子Sobel算法Canny算法Hough变换原理（直线和圆检测）找轮廓（findCountours）单应性（homography）原理

搬砖成就梦想·2024-01-09 12:20

Pytorch上下采样函数--interpolate()

最简单的方式是重采样和插值：将输入图片inputimage进行rescale到一个想要的尺寸，而且计算每个点的像素点，使用如双线性插值bilinear等插值方法对其余点进行插值。

Activewaste·2024-01-09 09:05

【深入浅出Pytorch-task3】上采样与下采样、神经网络中类的继承，调用父类初始化方法、对网络中间层进行修改

下采样连接和上采样连接也可以叫做池化层以及上采样层1.1下采样（downsampling）在深度学习中，下采样连接也叫下采样层，在视觉领域也称为池化层目的就是用来降低特征的维度并保留有效信息，一定程度上避免过拟合

数据框·2024-01-09 09:33

还好我接住了面试官对线程池的夺命连环问

线程池基于一种“池化”思想，不仅可以提供复用线程的能力，也能提供约束线程并行执行的数量、定时或延时执行等高级功能。

SunAlwaysOnline·2024-01-09 03:44

感受野的简单理解

感受野是一个神经元对原始图像的连接通常说：第几层对输入数据（即原始图像）的感受野这是我见过最通俗的语言叙述了，下面通过图片来理解1、第一次卷积运算原始图像的大小为10x10，5个网络层，4个是卷积层，卷积核的大小为33，最后一个是池化层

青吟乐·2024-01-09 01:25

一句话总结卷积神经网络

卷积神经网络在本质上也是一个多层复合函数，但和普通神经网络不同的是它的某些权重参数是共享的，另外一个特点是它使用了池化层。训练时依然采用了反向传播算法，求解的问题不是凸优化问题。

城市中迷途小书童·2024-01-09 00:48

接口性能优化思路

根据自己的场景合理使用缓存3:池化思想日常开发中，我们使用

大伟攀高峰·2024-01-08 09:21

PyTorch|构建自己的卷积神经网络--池化操作

在卷积神经网络中，一般在卷积层后，我们往往进行池化操作。实现池化操作很简单，pytorch中早已有相应的实现。nn.MaxPool2d(kernel_size=,stride=)这种池化叫做最大池化。

霜溪·2024-01-08 06:10

61、python - 手写卷积、bn、池化、全连接、激活、ResBlock

这篇算是一个总结，之前的原理部分在介绍各个算法时候，已经加入了每个算法的代码编写介绍。给出的示例是用python语法来实现的，也是实现的最基础的版本，这也是我们手写算法的初衷：不调用其他的三方库，从最基础的手写算法开始，一步步完成算法实现和性能优化，这样可以更加深刻的理解算法。当然这样第一步写出来的算法性能很差，但这不是重点，后续我们会在此基础上逐步优化性能优化。下面整理一下之前手写的算法连接，大

董董灿是个攻城狮·2024-01-08 06:33

2023年金砖部分试题与答案（自用）

云平台可实现IT资源池化、弹性分配、集中管理、性能优化以及统一安全认证等。

A旭旭·2024-01-08 03:38

接Socket网络编程-池化的思路

整个客户端到服务器的线程池使用概念模型，大体可以分为四部分，创建链接-任务分配-线程处理且归还子线程-进入下一个任务周期。（可以从这几个方面去看，毕竟整体问题是在服务器和客户端之间发生的事件而且服务器大部分都是一直在运行的，线程的销毁还是需要再具体情况具体分析，这次先写前三条的一些内容，其他的还在查看资料学习。）1、建立链接接收任务（主线程进行）2、资源分配（线程的资源分配，回收）3、使用完将线程

en595·2024-01-07 20:41

深度学习

PyTorch深度学习开发环境搭建全教程深度学习bug笔记深度学习基本理论1：（MLP/激活函数/softmax/损失函数/梯度/梯度下降/学习率/反向传播/深度学习面试）深度学习基本理论2：（梯度下降/卷积/池化

机器学习杨卓越·2024-01-07 19:14

1.台湾大学李宏毅老师课程一览

=search&seid=4475061887462737619深度学习的三部曲课程大纲基础结构全连接层（FullyConnectedLayer）循环结构（RecurrentStructure）卷积/池化层

SpareNoEfforts·2024-01-07 09:10

FCN学习-----第一课

语义分割中的全卷积网络CVPRIEEE国际计算机视觉与模式识别会议PAMIIEEE模式分析与机器智能汇刊需要会的知识点：神经网络：前向传播和反向传播卷积神经网络：CNN，卷积，池化，上采样分类网络：VGG

湘溶溶·2024-01-07 07:56

CNN的异同：深入探究卷积神经网络的特点与联系

CNN与传统神经网络的区别：层结构：CNN中引入了卷积层（ConvolutionalLayer）和池化层（PoolingLayer），这两种层对于图像处理非常重要。而传统神经网络通常只包含

数据科学探险导航·2024-01-07 05:37

竞赛保研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

iuerfee·2024-01-06 20:30

一图读懂-神经网络14种池化Pooling原理和可视化（MAX，AVE，SUM，MIX，SOFT，ROI，CROW,RMAC ）

池化Pooling是卷积神经网络中常见的一种操作，Pooling层是模仿人的视觉系统对数据进行降维，其本质是降维。

python风控模型·2024-01-06 14:06

Vgg和AlexNet学习笔记

此外，第一，第二和第五个卷积层之后都跟了有重叠的大小为3×3，步距为2×2的池化操作论文模型多CPU一半节点存入一个Gpu，同时有一个方法用于两个GPUs交流。加快了AlexNet的训练

juicybone·2024-01-06 12:33

神经网络-最大池化Maxpool

参数https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.nn.MaxPool2d.html#torch.nn.MaxPool2d最大池化importtorchfromtorchimportnninput

Cupid_BB·2024-01-06 06:32

TransmittableThreadLocal详解

TtlRunnable.get()Transmitter类TtlRunnable.run()replay()介绍TransmittableThreadLocal（TTL）是阿里开源的用于解决，在使用线程池等会池化复用线程的执行组件情况下

唐芬奇·2024-01-06 05:22

从简单代码入手，分析线程池原理

一、线程池简介1、池化思想在项目工程中，基于池化思想的技术应用很多，例如基于线程池的任务并发执行，中间件服务的连接池配置，通过对共享资源的管理，降低资源的占用消耗，提升效率和服务性能。

知了一笑·2024-01-06 03:34

51、全连接 - 特征的全局融合

Resnet50中的核心算法，除了卷积、池化、bn、relu之外，在最后一层还有一个全连接。下图是Resnet50网络结构结尾的部分，最后一层Gemm(通用矩阵乘法）实现的就是全连接操作。

董董灿是个攻城狮·2024-01-05 05:16

池化层

池化层设计的目的主要有两个。最直接的目的，就是降低了下一层待处理的数据量。

小幸运Q·2024-01-04 20:46

Java 线程池详解（一）：线程池实现原理及使用

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。比如数据

许大侠0610·2024-01-04 16:28

动手学深度学习之卷积神经网络之池化层

池化层卷积层对位置太敏感了，可能一点点变化就会导致输出的变化，这时候就需要池化层了，池化层的主要作用就是缓解卷积层对位置的敏感性二维最大池化这里有一个窗口，来滑动，每次我们将窗口中最大的值给拿出来还是上面的例子

baidu_huihui·2024-01-04 12:35

池化层解析：新手也能理解 PyTorch 中的核心组件

目录torch.nn详解nn.MaxPool1dnn.MaxPool2dnn.MaxPool3dnn.MaxUnpool1dnn.MaxUnpool2dnn.MaxUnpool3dnn.AvgPool1dnn.AvgPool2dnn.AvgPool3dnn.FractionalMaxPool2dnn.FractionalMaxPool3dnn.LPPool1dnn.LPPool2dnn.Adapt

E寻数据·2024-01-04 11:53

深度学习的一点学习笔记（CNN相关）

因为是学习笔记，估计唯一看的人是我自己，我就忽略一些CNN的基础部分，比如什么是卷积，卷积如何操作，pytorch怎么实现卷积层，什么是池化层，pytorch怎么实现池化层等等。

Pagesns·2024-01-04 09:35

FPGA万花筒之(十七):基于FPGA的卷积神经网络实现之池化模块、全连接模块与输出

本文对基于FPGA的卷积神经网络实现的池化模块、全连接模块与输出模块进行了简要叙述。【嵌牛

张俸玺20012100022·2024-01-04 05:01

论文解读：A New CNN Building Block for Low-ResolutionImages and Small Objects

像池化选择maxpooling或者是averagepooling、卷积的步长(太大的话会丢失信息)都是很头疼的问题，为此设计SPD模型。

十有久诚·2024-01-04 02:53

49、Resnet - 残差结构

前面我们介绍了Resnet中常见的算法，包括：卷积，池化，批归一化和激活函数，本机介绍一个在Resnet网络中最重要的一个结构算法，称之为残差结构。

董董灿是个攻城狮·2024-01-04 00:43

DevC++ easyx 从图片放缩理解双线性插值意义

功夫不负有心人找到上古传说，感谢大哥：【图像缩放】基于双线性插值算法的图像缩放函数_easyx吧_百度贴吧(baidu.com)但是只有纯粹的算法和一个函数，需要更好适配鼠标滚轮的话，还得现找，就

a1309602336·2024-01-03 19:02

Sequential Matching Network: A New Architecture for Multi-turn Response Selection in Retrieval-Based Chatbots

SMN开始在多个粒度层级上匹配回答，然后通过卷积和池化操作，从每个句子对中提取出表示重要信息的向量。这些向量按照对话时间顺序依次输入RNN，得到匹配分数和RNN的

I_am_John_Rain·2024-01-03 14:41

架构设计内容分享(七十一)：架构必备：10WQPS超高并发架构的10大思想

目录如何理解高并发系统1.业务分治思想+微服务拆分2.数据分治思想+分库分表3.读写分离思想+主从分离4.池化思想5.缓存思想6.异步思想+消息队列削锋7.服务保护思想：熔断降级8.限流思想9.扩容思想

之乎者也··2024-01-02 11:59

【机器学习】卷积神经网络（四）-实现细节（Caffe框架为例）

六、实现细节都有哪些开源的卷积神经网络实现caffe中卷积神经网络各个层（卷积层、全连接层、池化层、激活函数层、内基层、损失层等）Caffe2与caffe对比caffe2开源吗使用caffe的c++版本和

十年一梦实验室·2024-01-02 06:02

Vmware SDDC 架构

https://wenku.baidu.com/view/7eea1d495022aaea998f0fea.htmlvCloudDirectorVDC管理部件SDDC软件定义数据中心抽象化（虚拟化）-->池化和自动化

Sophonist·2024-01-01 22:25

YOLOv8改进更换多层池化操作主干网络PoolFormer

一、多层池化操作主干网络PoolFormer论文论文地址：2111.11418.pdf(arxiv.org)二、PoolFormer的网络结构PoolFormer采用自注意力机制和池化操作相结合的方式，

学yolo的小白·2024-01-01 20:02

YOLOv8独家原创改进：多种新颖的改进方式 | 保持原始信息-深度可分离卷积(MDSConv) | 全局感受野的空间金字塔 (Improve-SPPF)算法 | CA注意力改进版

因此，设计了一种结合平均池化和最大池化的即插即用坐

AI小怪兽·2024-01-01 15:57

YOLOv8独家原创改进：SPPF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·2024-01-01 15:57

【转载】深度学习—常见问题总结（调优方法）

2、CNN基本问题层级结构：输入层->卷积层->激活层->池化层->卷积层->激活层->池化层->全连接层····

dopami·2023-12-31 19:52

csSEnet注意力网络

csSEnet注意力网络一、cSE网络模型(通道注意力机制)1、Squeeze全局平均池化（GlobalAveragePooling）2、Excitation3、完整CSEblock的Pytorch实现总结二

小白学习记录·2023-12-31 18:20

cnn pytorch实现（从获取数据到训练模型)

目录cnn整体框架（从获取数据到训练模型)1、导入必要包2、获取数据3、数据处理1、生成张量2、数据装载3、数据预处理4、定义模型0、nn.Sequential容器1、卷积2、激活3、最大池化4、全连接层

小白学习记录·2023-12-31 18:19

文献阅读：重新审视池化：你的感受野不是最理想的

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录摘要Abstract文献阅读：重新审视池化：你的感受野不是最理想的1、研究背景2、感受野存在的问题2.1、不对称分布的信息2.2、

qq_43314576·2023-12-31 15:33

YOLOv5算法进阶改进（9）— 引入ASPP | 空洞空间金字塔池化

ASPP是空洞空间金字塔池化（AtrousSpatialPyramidPooling）的缩写。它是一种用于图像语义分割任务的特征提取方法。

小哥谈·2023-12-31 15:19

pytorch05:卷积、池化、激活

目录一、卷积1.1卷积的概念1.2卷积可视化1.3卷积的维度1.4nn.Conv2d1.4.1无padding无stride卷积1.4.2无paddingstride=2卷积1.4.3padding=2的卷积1.4.4空洞卷积1.4.5分组卷积1.5卷积输出尺寸计算1.6卷积的维度1.7转置卷积1.7.1为什么被称为转置卷积1.7.2nn.ConvTranspose2d1.7.3转置卷积的计算方法

慕溪同学·2023-12-31 07:45

【Matlab】CNN卷积神经网络时序预测算法

CNN的主要特点是卷积层和池化层的交替使用来提取数据特征，以及使用全连接层对这些特征进行分类和识别。CNN的主要结构包括卷积层、池

千源万码·2023-12-31 05:34

MaxPool2d 的使用(池化层)(附代码)

MaxPool2d的使用此处我们仍然使用官网自带的数据集进行训练,最后将其可视化加载数据集和可视化部分在此处不在介绍,若需要了解:加载数据集:torch.utils.data中的DataLoader数据加载器(附代码)_硕大的蛋的博客-CSDN博客tensorboard可视化工具:Tensorboard可视化工具的使用-史上最简单(附代码)_硕大的蛋的博客-CSDN博客第一步导入相应的模块和包im

怎么又在想我·2023-12-31 02:26

推荐频道

双线性池化