池化

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.·2023-10-11 10:54

【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

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

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

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

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

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

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
YANQ662·2023-10-10 04:51

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·2023-10-10 00:52

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·2023-10-09 22:34

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

竞赛 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
iuerfee·2023-10-09 20:42

python毕业设计 深度学习人脸年龄性别识别系统 - opencv

文章目录0前言1项目课题介绍2关键技术2.1卷积神经网络2.2卷积层2.3池化层2.4激活函数：2.5全连接层3使用tensorflow中keras模块实现卷积神经网络4Keras介绍4.1Keras深度学习模型
kooerr·2023-10-09 20:42

竞赛 深度学习 python opencv 实现人脸年龄性别识别

文章目录0前言1项目课题介绍2关键技术2.1卷积神经网络2.2卷积层2.3池化层2.4激活函数：2.5全连接层3使用tensorflow中keras模块实现卷积神经网络4Keras介绍4.1Keras深度学习模型
iuerfee·2023-10-09 20:12

【毕设选题】深度学习 python opencv 实现人脸年龄性别识别

文章目录0前言1项目课题介绍2关键技术2.1卷积神经网络2.2卷积层2.3池化层2.4激活函数：2.5全连接层3使用tensorflow中keras模块实现卷积神经网络4Keras介绍4.1Keras深度学习模型
caxiou·2023-10-09 20:12

毕设 深度学习 python opencv 火焰检测识别 火灾检测

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
DanCheng-studio·2023-10-09 20:41

竞赛选题 深度学习 python opencv 实现人脸年龄性别识别

文章目录0前言1项目课题介绍2关键技术2.1卷积神经网络2.2卷积层2.3池化层2.4激活函数：2.5全连接层3使用tensorflow中keras模块实现卷积神经网络4Keras介绍4.1Keras深度学习模型
laafeer·2023-10-09 20:40

竞赛选题 深度学习 python opencv 火焰检测识别 火灾检测

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 19:59

竞赛 深度学习 python opencv 动物识别与检测

文章目录0前言1深度学习实现动物识别与检测2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3YOLOV53.1网络架构图3.2
iuerfee·2023-10-09 16:26

mysql连接池和redis连接池

池化技术池化技术能够减少资源对象的创建次数，提高程序的响应性能，特别是在高并发下这种提高更加明显。
Mr.简锋·2023-10-09 10:32

华为功率池化技术解密

导读：如何破解充电站“翻台率”难题？近两年，随着新能源汽车渗透率持续提升，消费者对公共充电站的需求也在日益增长。从消费者体验看，充电难、充电慢仍然是选择新能源汽车的最大“障碍”。从运营商角度看，充电站投入大、周期长、成本高、盈利难成为行业普遍痛点。细心的读者一定发现了，规模差不多的公共充电站，有的人满为患，有的却生意不好，利用率低。这背后有什么原因呢？不久前，华为数字能源推出系列科普视频节目《比特
AImatters·2023-10-09 08:44

Coordinate attention,SE,CBAM

1、SE因为普通卷积难以建模信道关系，SE考虑通道的相互依赖关系增强模型对信息通道的敏感性，同时全局平均池化可以帮助模型捕获全局信息。然而SE只考虑了内部通道信息而忽略了位置信息的重要性。
不会绑马尾的女孩·2023-10-09 08:41

Encoder编码器、Decoder解码器

该网络主要由卷积层，池化层和BatchNormalization层组成。卷积层负责获取图像局域特征，池化层对图像进行下采样并且将尺度不变特征传送到下一层，而BN主要对训练图像的分布归一化，加速学习。
YQ8023family·2023-10-09 08:36

卷积层与池化层输出的尺寸的计算公式详解

用文字简单表述如下卷积后尺寸计算公式：(图像尺寸-卷积核尺寸+2*填充值)/步长+1池化后尺寸计算公式：(图像尺寸-池化窗尺寸+2*填充值)/步长+1一、卷积中的相关函数的参数定义如下：in_channels
Zephyr H·2023-10-09 04:15

Few-Shot Object Detection with Attention-RPN and Multi-Relation Detector

AttentioRPN结构为什么池化尺度为1池化尺度是从实验得到的实验也同时验证了全局特征可以为目标分类提供一个好的目标先验VS.ConventionalRPNOverlap0.5：0.9130vs.0.8804ABO
凉拌东坡肉·2023-10-08 20:16

GenericObjectPool管理对象池

在测试的过程中就发现其创建selenium.WebDriver耗时特别长，于是就想着通过将其对象池化，减少不必要的对象创建/销毁，但是手写管理池比较麻烦，最终采用ApacheCommonsPool的GenericObjectPool
莫失莫忘X3·2023-10-08 15:35

细粒度特征提取和定位用于目标检测：PPCNN

就有研究者提出了独特的网络架构，PPCNN（金字塔池化卷积神经网络），以减少
学术菜鸟小晨·2023-10-08 09:52

什么是池化技术

什么是池化技术池化技术(Pool)是一种很常见的编程技巧，在请求量大时能明显优化应用性能，降低系统频繁建连的资源开销。
风神.NET·2023-10-07 21:19

(转载)卷积神经网络CNN总结

卷积神经网络的层级结构•数据输入层/Inputlayer•卷积计算层/CONVlayer•ReLU激励层/ReLUlayer•池化层/Poolinglayer•全连接
Bigbang_boy·2023-10-07 19:30

pytorch 如何训练一个模型

定义网络结构：确定深度学习网络的架构，包括卷积层、池化层、全连接层等组件的设计。准备数据集：使用DataLoader从数据集中读取数据，也可使用现有的数据集。
代码写注释·2023-10-07 15:41

CBAM、通道注意力、空间注意力学习

通道注意力是先对空间进行全局平均或最大池化后，在通道层面求得注意力。空间注意力是先对通道进行全局平均或最大池化后，在空间层面求得注意力。
菜鸟学习成长记·2023-10-07 14:25

卷积网络的发展历史-LeNet

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。
会的东西有点杂·2023-10-07 07:09

经典卷积神经网络发展历史大盘点

如图7-27所示，它有连续的卷积层和池化层(正确地讲，是只“抽选元素”的子采样层),最后经全连接层输出结果。和“现在
weixin_44229976·2023-10-07 07:07

4.2 深度卷积网络：实例探究（ 经典的卷积神经网络（LeNet-5、AlexNet、VGG）、残差网络、1x1卷积(维度==1x1的滤波器)、Inception 网络、CV现状）

典型的LeNet-5结构包含卷积层（CONVlayer），池化层
bijingrui·2023-10-07 07:32

SLAM面试笔记(8) — 计算机视觉面试题

卷积神经网络的组成问题3：输入层的作用问题4：卷积层作用问题5：卷积核类型问题6：1×1卷积核作用问题7：卷积核是否越大越好问题8：棋盘效应及解决办法问题9：如何减少卷积层参数问题10：神经网络可视化工具问题11：池化层作用问题
几度春风里·2023-10-07 07:15

CNN入门及详解

CNN(卷积神经网络)详解CNN有三个几本思想，局部感受野(localreceptivefields)权值共享(sharedweights)池化(pooling)DNN全连接神经网络另学下面是一个三个hiddenlayer
perfect Yang·2023-10-07 05:46

竞赛选题 深度学习 python opencv 动物识别与检测

文章目录0前言1深度学习实现动物识别与检测2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3YOLOV53.1网络架构图3.2
laafeer·2023-10-06 19:13

基于卷积神经网络的图像识别技术研究与实践

卷积神经网络主要包括卷积层、池化层、激活函数和全连接层。卷积层用于提取图像特征，池化层用于降低特征维度，激活函数用于增
matlabgoodboy·2023-10-06 17:58

卷积神经网络-池化层和激活层

2.池化层根据特征图上的局部统计信息进行下采样，在保留有用信息的同时减少特征图的大小。和卷积层不同的是，池化层不包含需要学习的参数。
会的东西有点杂·2023-10-06 07:09

深度学习-卷积神经网络-AlexNET

文章目录前言1.不同卷积神经网络模型的精度2.不同神经网络概述3.卷积神经网络-单通道4.卷积神经网络-多通道5.池化层6.全连接层7.网络架构8.Relu激活函数9.双GPU10.单GPU模型1.LeNet
泰勒朗斯·2023-10-06 06:45

整体网络架构p22

1.两次卷积，一次池化。得到一个三维特征图，然后让三维的特征图，三个值进行相乘拉成特征向量，把得到的结果需要靠全连接层。
豆沙沙包?·2023-10-06 06:00

5分钟搞懂池化的本质

在很多与计算机视觉相关的神经网络中，我们往往都会看到池化这一算法，它一般跟在卷积层后面。神经网络中用到最多的池化方式无外乎是最大池化和平均池化。
董董灿是个攻城狮·2023-10-06 04:43

深度学习基础：正则化、卷积、激活函数、池化

本文将解释什么是正则化、卷积、激活函数、池化，并说明为什么需要这些操作，如何实现这些操作。正则化为什么需要正则化？
pluo1717·2023-10-06 02:09

深度学习｜卷积神经网络

卷积神经网络主要由卷积层（Convolutionallayer）、池化层
智扬同学·2023-10-05 20:43

【动手学习深度学习】7 卷积神经网络基础

7.3.填充与步幅7.3.1.填充7.3.2.步幅7.3.3.代码7.4.多输入多输出通道7.4.1.多输入通道7.4.2.多输出通道7.4.3.1×1卷积层7.4.4.二维卷积层7.4.5.代码7.5.池化层
sumshine_·2023-10-05 20:12

简单的单层神经网络详解完整版，训练和测试单层网络代码示例

tf.nn:提供神经网络相关操作的支持，包括卷积操作（conv）、池化操作（pooling）、归一化、loss分类操作、embedding
qfqf123456·2023-10-05 07:25

【C++】高并发内存池（项目）

此项目原型是Google的一个开源项目tcmalloc（Thread-CachingMalloc）即线程缓存的malloc，实现了高效的多线程内存管理，用于替代系统的内存分配相关的函数；一、内存池1.池化技术程序现象系统申请过量的资源
zzzylo·2023-10-04 18:24
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