池化第21页

SENet讲解

对特征图U的每个通道应用全局平均池化层（avg)，可以得到该特征通道的常数标量。然后经过两个FC层得到C个权重系数，用此系数衡量特征图U的每个通道的重要程度，用该系数对特征图U进行加权。

暄染落墨·2023-07-25 15:57

【http长连接+池化】

参考：https://it.cha138.com/ios/show-49862.htmlhttp://blog.chinaunix.net/uid-16480950-id-103597.htmlhttps://www.cnblogs.com/kevin-yuan/p/13731552.htmlhttps://www.jianshu.com/p/17e9aacca438一、http长连接和短连接HT

xyy_496·2023-07-25 14:23

图像处理：池化操作

池化后的图像尺寸发生变化，计算公式如下：思路：1、遍历池化后的图像数据。2、在原图找到滑动窗口下对应的数据值（max、aveal等）。

uianster·2023-07-25 12:48

读书笔记：ByteBuf

通过内置的复合缓冲区类型实现了透明的零拷贝3、容量可以按需增长4、在读和写这两种模式之间进行切换不需要调用ByteBuffer的flip方法5、读和写使用了不同的索引6、支持方法的链式调用7、支持引用计数8、支持池化

夜玉龙·2023-07-25 08:38

深度学习(二)

目录一、神经网络整体架构:架构细节:神经元个数的影响:神经网络过拟合解决:卷积网络整体架构:卷积层边缘填充特征尺寸计算池化层特征图变化递归神经网络一、神经网络整体架构:图中分别为输入层、隐层1、隐层2、

几两春秋梦_·2023-07-25 06:43

【人工智能】深度神经网络、卷积神经网络（CNN）、多卷积核、全连接、池化

深度神经网络、卷积神经网络（CNN）、多卷积核、全连接、池化)文章目录深度神经网络、卷积神经网络（CNN）、多卷积核、全连接、池化)深度神经网络训练训练深度神经网络参数共享卷积神经网络（CNN）卷积多卷积核卷积全连接最大池化卷积

编程G的快乐·2023-07-25 04:25

Pytorch 实现 Xception 模型，并从 TensorFlow 直接转化预训练参数

作为语义分割模型DeepLabV3+的特征提取器，这里实现的Xception和论文中的模型在结构上有一些差别，具体为：全卷积，所有最大池化层都被步幅为2的可分离卷积替代加入了更多的批标准化（BatchNormalization

公输睚信·2023-07-25 03:56

三十四章：Class Re-Activation Maps for Weakly-Supervised Semantic Segmentation ——弱监督语义分割中的类别重新激活图

具体而言，由于BCE的类别求和池化特性，CAM中的每个像素可能对同一感受野中出现的多个类别都有响应。

Joney Feng·2023-07-24 19:53

性能优化之 http连接池化

代码如下优化原理就是原本的http连接是通过SimpleClientHttpRequestFactory创建（已注释）每来一个请求就新创建一个，这里做到连接的复用importorg.apache.http.client.HttpClient;importorg.apache.http.client.config.RequestConfig;importorg.apache.http.config.

我才是真的封不觉·2023-07-24 19:01

python与深度学习(五):CNN和手写数字识别

目录1.说明2.卷积运算3.填充4.池化5.卷积神经网络实战-手写数字识别的CNN模型5.1导入相关库5.2加载数据5.3数据预处理5.4数据处理5.5构建网络模型5.6模型编译5.7模型训练、保存和评价

菜yuan~·2023-07-24 19:09

【深入了解pytorch】PyTorch卷积神经网络（CNN）简介

【深入了解pytorch】PyTorch卷积神经网络（CNN）PyTorch卷积神经网络（CNN）简介卷积层的原理池化层的原理全连接层的原理使用PyTorch实现CNN模型结论PyTorch卷积神经网络

prince_zxill·2023-07-24 19:07

Pytorch迁移学习使用Resnet50进行模型训练预测猫狗二分类

目录1.ResNet残差网络1.1ResNet定义1.2ResNet几种网络配置1.3ResNet50网络结构1.3.1前几层卷积和池化1.3.2残差块：构建深度残差网络1.3.3ResNet主体：堆叠多个残差块

山河亦问安·2023-07-24 17:12

【深度学习-卷积神经网络CNN-基础】

文章目录发展历史卷积神经网络的应用领域卷积的原理和作用卷积和传统的神经网络的区别卷积网络的整体架构输入层卷积层池化层全连接层卷积和池化叠加多层卷积可以处理什么类型的数据卷积的超参数卷积最大的优势卷积的细节卷积的原理卷积的参数卷积的次数步长卷积核尺寸边缘填充卷积核个数卷积的特征尺寸计算卷积参数共享最大池化卷积的层数感受野本文介绍深度学习中极为重要的一个神经网络

y_dd·2023-07-24 16:56

机器学习&&深度学习——torch.nn模块

机器学习&&深度学习——torch.nn模块卷积层池化层激活函数循环层全连接层torch.nn模块包含着torch已经准备好的层，方便使用者调用构建网络。

布布要成为最负责的男人·2023-07-24 15:38

深度神经网络基础——深度学习神经网络基础 & Tensorflow在深度学习的应用

目录一、二、Tesnsflow入门&环境配置&认识Tensorflow三、线程与队列与IO操作神经网络基础知识1.简单神经网络2.卷积神经网络卷积层新的激活函数-Relu池化层(Pooling)计算案例

Perley620·2023-07-24 15:36

Vulkan内存模型+管理

从系统层的分页，池化，脏页回收，连续大内存到上层的优化的数据结构，内存共享，压缩等都在不停地压榨系统内存以获得

很久没安静的回忆了·2023-07-23 11:17

怎样利用VGG实现手写数字识别？

可以看成是加深版的AlexNet，整个网络由卷积层和全连接层叠加而成，和AlexNet不同的是，VGG中使用的都是小尺寸的卷积(3×3)，其网络架构如下图所示：VGGNet使用的全部都是3x3的小卷积核和2x2的池化核

传智教育·2023-07-21 05:15

其他

在开始设计应用的时候就考虑到应用将来是运行云环境里面的，要充分利用云资源的优点，比如️云服务的弹性和分布式优势；云原生=微服务+DevOps+持续交付+容器化；云计算特征：基于互联网络、按需服务、资源池化

星冉子·2023-07-21 02:48

nn.AdaptiveAvgPool2d

官网nn.AdaptiveAvgPool2dnn.AdaptiveAvgPool2d就是自适应平均池化，指定输出（H，W）m=nn.AdaptiveAvgPool2d((5,1))input=torch.randn

液压姬·2023-07-20 14:55

4. 数据源模块

池化技术在日常开发中，我们经常会接触到池化技术，这是一种非常经典的设计思想。

张申傲·2023-07-20 02:28

[cv] 池化（最大池化Maxpool、平均池化Averagepool、随机池化randpool）与反池化

池化的定义比较简单，最直观的作用便是降维，常见的池化有最大池化、平均池化和随机池化。池化层不需要训练参数。

心心喵·2023-07-19 21:39

大数据毕设项目深度学习+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

caxiou·2023-07-19 14:42

机器学习/深度学习常见算法实现(秋招版)

包括BN层、卷积层、池化层、交叉熵、随机梯度下降法、非极大抑制、k均值聚类等秋招常见的代码实现。

mathlxj·2023-07-19 07:55

follow迪导，对几个SPPF、SPP、simSPPF模块进行了速度测试

YOLOv5网络详解下面做个简单的小实验，对比下SPP和SPPF的计算结果以及速度，代码如下（注意这里将SPPF中最开始和结尾处的1x1卷积层给去掉了，只对比含有MaxPool的部分）迪导：空间金字塔池化改进

孟孟单单·2023-07-19 06:51

PSO优化算法优化卷积神经网络（IPPSO）

虽然CNN架构由三种类型的层——卷积层、池化层,全连接层,和不同类型的编码信息层变化的参数的数量和范围在每个参数显示在表我,网络IP地址的固定长度足够可以用来容纳所有类型的CNN层,然后网络IP可分为无数的子集

python_little_Boy·2023-07-18 19:43

手写线程池: thread pool with modern c++

有,将线程池化——线程池。由于C++版本推进的历程(C++98,C++03,C++11,C++14,C++17,C++20)以及其弱鸡般的ABI兼容性,

张夜白哥哥·2023-07-18 18:22

【动手学深度学习】--10.卷积神经网络

小d<>·2023-07-18 08:57

第三章：DeepLabV3——重新思考用于语义图像分割的扩张卷积

此外，我们提出了对我们之前提出的扩张空洞金字塔空间池化（

Joney Feng·2023-07-18 03:34

权重量化的流程

1、对网络的权重进行随机初始化2、对网络做前向计算，即将输入数据经过卷积、Batchnorm，Scale、激活函数、池化等层后，得到网络的输出值。

学不会代码的研究僧·2023-07-17 20:18

深度学习卷积神经网络

它主要是通过卷积操作来提取图像中的特征，然后通过池化操作将特征图进行压缩，最后通过全连接层进行分类或回归等任务。卷积神经网络主要由卷积层、池化层、全连接层等组成。

薛定谔的猫1992·2023-07-17 15:07

基于Linux的C++轻量级web服务器/webserver/httpserver——线程池

线程池技术是池化技术的一种。除了线程池，还是内存池、连接池等其他池化技术。

garbage_man·2023-07-17 11:27

CNN、RNN、LSTM、BiLSTM、Transformer的在EEG信号处理中的作用

它使用卷积层和池化层来提取图像中的特征，通过共享权重和局部感知字段的方式，能够有效地捕捉到图像中的空间局部特征。RNN主要用于处理序列数据，例如自然语言和时间序列数据

风清扬，夏邑·2023-07-17 07:07

【人工智能与机器学习】基于卷积神经网络CNN的猫狗识别

文章目录1引言2卷积神经网络概述2.1卷积神经网络的背景介绍2.2CNN的网络结构2.2.1卷积层2.2.2激活函数2.2.3池化层2.2.4全连接层2.3CNN的训练过程图解2.4CNN的基本特征2.4.1

日常脱发的小迈·2023-07-17 02:57

卷积层和池化层后size输出公式

Joker 007·2023-07-16 23:37

聊聊动态线程池的9个场景（改进版）

线程池是一种基于池化思想管理线程的工具，使用线程池可以减少创建销毁线程的开销，避免线程过多导致系统资源耗尽。在高并发以及大批量的任务处理场景，线程池的使用是必不可少的。

小小怪下士 XIA·2023-07-16 19:39

虚拟化与容器技术的区别

虚拟化是云计算的重要技术,主要用于物理资源的池化,从而弹性的分配给用户.(物理资源包括:服务器,网络和存储)什么是容器技术?

若水@·2023-07-16 12:38

基于FPGA的一维卷积神经网络算法实现（1D-CNN、BNN的FPGA加速实现）

FPGA架构FPGA端口定义操作步骤结果演示总结概要本文介绍一种基于FPGA的1维卷积神经网络算法加速实现的方案，其中为了进一步提升运算速度，除了第一层卷积采用的是普通卷积运算（CONV），其余卷积层和池化层采用的是二值化运算

AI浪潮下FPGA从业者·2023-07-16 09:47

论文学习——U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation

每次下采样时，先进行两次卷积（通道数不变），然后通过一次池化层（也可以通过卷积）处理（长宽减半，通道数加倍）；在每次上采样时，同样先进行两次卷积操作，再通过反卷积函数进行上采样（长宽加倍，通道不变），然后与编码过程中对应层进行拼接

颜妮儿·2023-07-16 00:36

nn.AdaptiveAvgPool2d与AdaptiveMaxPool2d

关于PyTorch含有的自适应池化AdaptivePooling池化层学习目标：自适应池化层疑惑：在设计神经网络模型的时候，往往需要将特征图与分类对应上，即需要卷积层到全连接层的过渡。

柏常青·2023-07-15 22:22

PyTorch: 池化-线性-激活函数层

文章目录nn网络层-池化-线性-激活函数层池化层最大池化：nn.MaxPool2d()nn.AvgPool2d()nn.MaxUnpool2d()线性层激活函数层nn.Sigmoidnn.tanhnn.ReLU

timerring·2023-07-15 19:13

了解DWT就看这篇——MWCNN

Multi-levelWavelet-CNNforImageRestoration源码：GitHub-lpj0/MWCNN:Multi-levelWavelet-CNNforImageRestoration目录一、背景和出发点二、创新点三、MWCNN具体实现四、DWT与池化运算和膨胀卷积

向岸看·2023-07-15 14:27

java网关服务性能提升利器：CPU绑定对象池

池化技术是把一些能够复用的东西放到池中，提前保存大量的资源，避免重复创建、销毁的开销，从而

聊天室程序猿·2023-07-15 14:24

【项目】C++实现高并发内存池

文章目录一、项目介绍1.1项目原型1.2池化技术1.3内存池主要解决的问题1.4malloc理解二、定长内存池实现三、高并发内存池的三层申请内存框架设计3.1threadcache层的设计3.1.1threadcache

命由己造～·2023-07-15 13:27

第九章：RefineNet——多路径细化网络用于高分辨率语义分割

然而，在深度CNN中，重复的子采样操作（如池化或卷积跳跃）会导致初始图像分辨率的显著降低。

Joney Feng·2023-07-15 11:02

第十章：PSPNet——金字塔场景解析网络

在本文中，我们通过金字塔池化模块和提出的金字塔场景解析网络（PSPNet），利用全局上下文信息的能力，通过基于不同区域的上下文聚合，来处理场景解析任务。

Joney Feng·2023-07-15 11:32

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，来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。

程序员小x·2023-07-15 11:57

卷积神经网络CNN进阶与搭建

目录Pooling（池化）ReluResNetGradientVanishingFeaturescalingImageNormalizationBatchNormalizationPooling（池化）

醋酸洋红就是我·2023-07-15 08:59

vgg16-pytorch

基于pytorch实现VGG16模型刚听完土哥的入门pytorch，试着写一个不完善的vgg16VGG16具体的架构:VGG16模型构建：卷积池化后尺寸计算公式：引入库：fromtorchimportnnfromtorch.nn.modules.flattenimportFlattendilation

上升的蜗牛·2023-07-15 05:18

tf.layers.dense

average_pooling1d(…):一维平均池化层average_pooling2d(…):二维平均池化层average_pooling3d(…):三维平均池化层batch_normalization

听风1996·2023-07-15 03:56

人脸表情识别

目录1.前言2.1卷积神经网络基本原理2.1.1局部感受野2.1.2权值共享2.2卷积神经网络的特性2.2.1卷积层2.2.2池化层2.2.3全连接层2.3激活函数2.3.1ReLU函数2.3.2Softmax

进步小白·2023-07-15 01:43

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