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池化
分类网络速览
Hands-OnMachineLearningwithScikit-LearnandTensorFlow(2017)》Chap13《卷积神经网络——深度学习实践手册(2017.05)》CNN的典型组合方式是,以卷积层+激活函数(比如relu)+
池化
层作为一组操作
hey-yahei
·
2023-10-17 05:06
深度学习
神经网络
机器学习
java线程池实战
线程池本质是
池化
技术,和连接池类似,创建连接与关闭连接属于耗时操作,创建线程与销毁线程也属于耗时重操作。
无语堵上西楼
·
2023-10-17 05:01
工作问题总结
java
开发语言
上下采样
缩小图像称为下采样或降采样(
池化
层也成为下采样层)目的:1、使得图像符合显示区域的大小;2、生成对应图像的缩略图;3、降低特征的维度并保留有效信息,一定程度上避免过拟合,保持旋转、平移、伸缩不变形。
懒散的猪猪
·
2023-10-17 02:43
GNN basic--模型通用流程和分类
所谓汇聚(亦称
池化
),可形
qq_38480311
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2023-10-16 15:00
GNN
人工智能
全局平均
池化
- 从特征图到全局信息
目录引言全局平均
池化
的概念实现全局平均
池化
全局平均
池化
的优点结论代码示例1.引言卷积神经网络的
池化
层是提取特征的重要组成部分。其中,全局平均
池化
是一种简洁而有效的方法,可以将整个特征图的信息进行汇聚。
cvyoutian
·
2023-10-16 11:58
深度学习
pytorch
机器学习
图像目标检测三——Fast RCNN
RCNN通过卷积神经网络提取图像特征,第一次将目标检测引入了深度学习领域;SPPNet通过空间金字塔
池化
,避免了对于同一幅图片多次提取特征的时间花费。
小鲜贝
·
2023-10-16 04:44
[paper] Lift,Splat,Shoot论文浅析
目录基本信息创新点MethodLift(LatentDepthDistribution):潜在深度分布Splat:柱体
池化
基本信息题目:《Lift,Splat,Shoot:EncodingImagesfromArbitraryCameraRigsbyImplicitlyUnprojectingto3D
是安澜啊
·
2023-10-15 15:45
paper
深度学习
人工智能
TDNN方法学习
TDNN方法简介TDNN(TimeDelayNeuralNetwork,时延神经网络)是用于处理序列数据的,比如:一段语音、一段文本将TDNN和统计
池化
(StatisticsPooling)结合起来,正如
shadowismine
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2023-10-15 09:46
学习
深度学习
人工智能
计算机视觉面试考点(10)
池化
计算机视觉工程师在面试过程中主要考察三个内容:图像处理、机器学习、深度学习。然而,各类资料纷繁复杂,或是简单的知识点罗列,或是有着详细数学推导令人望而生畏的大部头。为了督促自己学习,也为了方便后人,决心将常考必会的知识点以通俗易懂的方式设立专栏进行讲解,努力做到长期更新。此专栏不求甚解,只追求应付一般面试。希望该专栏羽翼渐丰之日,可以为大家免去寻找资料的劳累。每篇介绍一个知识点,没有先后顺序。想了
嘻嘻哈哈yjy
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2023-10-15 06:22
计算机视觉面试考点
计算机视觉
池化
面试
神经网络
深度学习
计算机视觉:一文搞懂卷积神经网络中的
池化
层
本文重点
池化
层是卷积神经网络中的一种重要层,用于降低输入数据的空间维度,减少参数数量,提高模型的计算效率。它通过对输入数据进行降采样操作,将输入数据的大小缩小,同时保留重要的特征信息。
幻风_huanfeng
·
2023-10-15 06:18
计算机视觉
计算机视觉
cnn
深度学习
卷积神经网络
池化层
计算机视觉:
池化
层的作用是什么?
而
池化
层作为CNN中的一个关键步骤,扮演着优化神经网络、提升深度学习性能的重要角色。本文将深入探讨
池化
层的作用及其重要性,帮助读者更好地理解和应用深度学习技术。
幻风_huanfeng
·
2023-10-15 06:45
计算机视觉
计算机视觉
人工智能
池化层
CNN
卷积神经网络
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
iuerfee
·
2023-10-14 18:44
python
pytorch中的
池化
函数
PyTorch提供了多种
池化
函数,用于对输入数据进行不同类型的
池化
操作。以下是一些常用的PyTorch
池化
函数:平均
池化
(AveragePooling):nn.AvgPool1d:一维平均
池化
。
萝北村的枫子
·
2023-10-14 18:10
pytorch
pytorch
池化
技术在真实业务中的实践
一些废话作为一名Java开发人员,
池化
技术或多或少在业务代码中使用。常见的包括线程池、连接池等。也是因为Java语言超级丰富的基建,基本上这些
池化
能力都有着相对成熟的“工具”。
架构大数据双料架构师
·
2023-10-14 18:19
java
开发语言
【日常业务开发】接口性能优化
【日常业务开发】接口性能优化缓存本地缓存分布式缓存数据库分库分表SQL优化业务程序并行化异步化
池化
技术预先计算事务粒度批量读写锁的粒度尽快return上下文传递空间换时间集合空间大小缓存本地缓存本地缓存
喜羊羊sk
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2023-10-14 13:20
#
日常业务开发
性能优化
竞赛选题 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
laafeer
·
2023-10-14 07:34
python
目标检测算法(三)YOLOv5 SPPF层的前身SPP-NET精细分析和讲解并附源码地址
、XiangyuZhang、ShaoqingRen和JianSun等人于2014年提出的论文,旨在提高深度卷积神经网络在图像分类和目标检测任务中的性能在传统的卷积神经网络中,通常使用全连接层来将卷积和
池化
层提取的特征映射
Snu77
·
2023-10-14 02:46
目标检测专栏
深度学习
目标检测
计算机视觉
人工智能
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
iuerfee
·
2023-10-13 19:59
python
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
iuerfee
·
2023-10-13 19:59
python
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
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2023-10-13 16:03
深度学习-图像分类
pytorch
神经网络
人工智能
python
深度学习
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
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2023-10-13 15:48
深度学习-图像分类
cnn
人工智能
神经网络
pytorch
python
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
2021冬
·
智能大数据分析与处理
卷积神经网络
深度学习
机器学习
cnn
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
文献阅读笔记
人工智能
深度学习
自然语言处理
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
python
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
python
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
深度学习
tensorflow
python
神经网络
【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
深度学习
【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
AI
python
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
大数据
毕业设计
python
深度学习
大数据
植物识别系统
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
【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
AI
#
机器学习
#
深度学习
人工智能
深度学习
神经网络
卷积神经网络
cnn
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
深度学习
笔记
cnn
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
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2023-10-12 02:10
python
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
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2023-10-11 13:30
#
Tensorflow
卷积
神经网络
tensorflow
深度学习
机器学习
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
pytorch
pytorch
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.
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2023-10-11 10:54
#
卷积神经网络专题
神经网络
深度学习
【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
深度学习
深度学习
神经网络
计算机视觉
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
机器学习与深度学习
深度学习
机器学习
数据挖掘
神经网络
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
深度学习
计算机视觉
神经网络
卷积神经网络
深度学习
计算机视觉
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
神经网络
深度学习
cnn
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
小土堆
pytorch基础
神经网络
人工智能
深度学习
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
yolo从入门到精通
YOLO
目标跟踪
人工智能
opencv
计算机视觉
图像处理
机器学习
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
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2023-10-10 04:51
#
1.2
网络骨架
人工智能
深度学习
神经网络
python
机器学习
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
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2023-10-10 00:52
机器学习
pytorch
神经网络
pytroch
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
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2023-10-09 22:34
Linux
系统编程
mysql
数据库
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
python
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